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Evaluating Grafting and Dodder as Non-Vector Transmission Routes of ‘Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus’ in Sugar Beet

Este estudio demuestra que, si bien el injerto de esquejes y el cuscuta pueden adquirir o transmitir 'Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus' bajo condiciones específicas, su baja eficiencia y limitado movimiento sistémico confirman que el insecto vector *Pentastiridius leporinus* sigue siendo la vía primaria y más efectiva para transmitir este patógeno de la remolacha azucarera limitado al floema.

Britta Kais, Bruna Czarnobai de Jorge, Jasminka Köhler, Karthi Balakrishnian, Michael Rostás, Jürgen Gross2026-09-08
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Assessing served portions plate waste and student acceptability in the Indonesian Free Nutritious Meal Program at a vocational high school

Este estudio evalúa el Programa de Comidas Nutritivas Gratuitas de Indonesia en una escuela secundaria vocacional, revelando que si bien los platos de origen animal y los alimentos básicos son bien aceptados, las verduras y las guarniciones de origen vegetal enfrentan desafíos significativos debido a la baja aceptabilidad, el alto desperdicio de alimentos y las inconsistencias en las porciones, lo que requiere una reformulación de menús y una estandarización focalizadas.

Ai Nurhayati, M. Muktiarni, Rita Patriasih, Ai Mahmudatusaadah, Tati Setiawati2026-09-08
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Multilocus Characterization of ‘Candidatus Phytoplasma asteris’ (16SrI-B) Associated with Phyllody and Witches’ Broom in Sesamum latifolium, S. angolense and S. angustifolium

Este estudio reporta la primera caracterización multilocus de 'Candidatus Phytoplasma asteris' (16SrI-B) en tres especies silvestres de sésamo (*S. angolense*, *S. angustifolium* y *S. latifolium*), identificándolas como reservorios naturales para este patógeno basándose en sus síntomas de filodia y escoba de bruja y la confirmación genética mediante la secuenciación de los genes 16S rRNA y *tuf*.

Thirumalaisamy PP, Parameswari B, Karthikaiselvi L, Sivasankarreddy K, Sakthivel K, Suma A, Pradheep K, Rashmi Yadav, Pr (…)2026-09-08
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Scaling native hedgerows in Mediterranean greenhouse horticulture requires alignment of farm design, learning, and governance

Este estudio revela que la escala de los setos nativos en la horticultura de invernadero mediterránea no depende meramente de la conciencia de los beneficios del control de plagas, sino de una configuración de innovación acoplada que alinea el diseño ecológico compatible con la explotación agrícola, el aprendizaje situado a través de redes de confianza y la gobernanza institucional para superar las barreras espaciales, legales y de coordinación.

Irene Pérez-Ramírez, Enrica Garau, Nora Schütze, Juan Miguel Requena-Mullor, Álvaro Peláez-Pérez, Gabriela De Abreu, Ant (…)2026-09-08
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Application of Machine Learning Random Forest Algorithm in Digital Soil Mapping of Key Soil Properties for Sustainable Tea Productivity

Este estudio demuestra que un algoritmo de aprendizaje automático de Bosques Aleatorios integrado con covariables ambientales basados en SCORPAN puede predecir eficazmente propiedades clave del suelo en el distrito de Ganyange, Tanzania, generando mapas espaciales que revelan condiciones moderadamente favorables y ácidas para la productividad sostenible del té y sirviendo como una valiosa herramienta de apoyo a la toma de decisiones para la planificación del uso del suelo.

Finias F. Mwesige, Boniface H. J. Massawe, Hilda G. Sanga, Braison E. Mjanja, Erasto Focus2026-09-08
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Morphological and Antioxidant Responses to Chromium-Induced and Metal Accumulation in Contrasting Tomato Cultivars

Este estudio demuestra que el cultivar de tomate Red Pearl exhibe una tolerancia al cromo superior en comparación con Purple Beauty mediante la mejora de las defensas antioxidantes y un secuestro radicular eficiente, lo que lo convierte en un candidato prometedor para el cultivo en suelos moderadamente contaminados con cromo.

Mahendar Kumar Sootahar, Abdul Ghafoor, Mukesh Kumar Soothar, Muhammad Naeem Sattar, Kashif Ali Kubar, Babiker M. A Abde (…)2026-09-08
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Explainable AI for Agricultural Climate-Risk Prediction: A Systematic Review of Progress and Strategic Roadmap

Esta revisión sistemática evalúa el progreso de la IA explicable en la predicción del riesgo climático agrícola desde 2021 hasta 2026, destacando el compromiso entre la alta precisión predictiva y las limitaciones de "caja negra" de los modelos actuales, al tiempo que propone una hoja de ruta estratégica centrada en la "Explicabilidad por Diseño", el aprendizaje federado y el pronóstico consciente de la incertidumbre para cerrar la brecha entre el rendimiento técnico y la adopción práctica en el campo.

Jacintha Menezes, Rishabh Kant Jha, Jia Bernadette D Souza2026-09-08
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Physics-Informed Neural Network for Daily Canopy Size Forecasting in Strawberry Production Using Fused Weather and Image Embeddings

Este estudio desarrolló una Red Neuronal Informada por la Física (PINN) híbrida que fusiona datos meteorológicos y recuentos de píxeles verdes derivados de imágenes para pronosticar con precisión el volumen diario del dosel de la fresa, demostrando un rendimiento superior sobre los modelos base para dos cultivares comerciales bajo condiciones de campo del mundo real.

Rohan Bagulwar, Won Suk Lee, Shinsuke Agehara, Hongyoung Jeon, Heping Zhu2026-09-08
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Common Bean (Phaseolus vulgaris L.) Yield Response to Coffee Husk Biochar and NPSB Fertilizer in Southwest Ethiopia

Un estudio de campo de 2025 en el suroeste de Etiopía demostró que la aplicación de 5 t ha⁻¹ de biochar de cáscara de café combinada con 150 kg ha⁻¹ de fertilizante NPSB mejora significativamente el crecimiento, el rendimiento y los retornos económicos del frijol común en comparación con otras combinaciones de tratamientos.

Isreal Zewide, Tekalign Argaw, Tamirat Wato2026-09-08