Bibliographic record
Abstract
La cicadelle de la pomme de terre [CPT, Empoasca fabae (Harris)], qui affecte plusieurs cultures dont la luzerne (Medicago sativa L.), constitue un problème récurrent dans plusieurs régions du Québec. L'objectif du présent projet était d'évaluer différents outils de gestion afin de réduire les effets négatifs causés localement par ce ravageur dans les champs de luzerne. Deux expériences ont été menées à deux sites au Québec pendant trois saisons pour évaluer les effets d’applications d'insecticides, de l'utilisation de cultivars tolérants à la CPT et de mélanges avec des graminées sur les populations de CPT, le rendement fourrager et la valeur nutritive du fourrage. Les applications foliaires d'insecticides au cours de l'année du semis ont réduit les populations de CPT, mais n'ont généralement pas eu d'effet sur les rendements de luzerne par rapport à la luzerne non traitée. Cependant, dans les deux expériences réalisées à un site, les applications effectuées au cours de l'année du semis ont eu un effet résiduel indirect augmentant les rendements de luzerne lors des premières récoltes de la première année suivant le semis, dans des conditions de faibles populations de CPT, par rapport à la luzerne non traitée. Les récoltes ont également effectivement réduit les populations de CPT. L'utilisation de cultivars tolérants à la CPT a offert des avantages limités avec des populations élevées de CPT dans tous les environnements et certains ont produit des rendements inférieurs à ceux des cultivars sensibles avec une faible population de CPT dans certains environnements. L’ajout de graminées à la luzerne dans l’ensemble a eu un impact limité sur l'interaction luzerne-CPT. Nos résultats suggèrent que les applications foliaires d'insecticides et des récoltes plus précoces pourraient être des moyens plus efficaces de réduire les populations de CPT et leurs effets sur la luzerne que l'utilisation de cultivars tolérants à la CPT. Les résultats devront cependant être confirmés dans un plus grand nombre d’environnements
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".