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agriculture

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

Questo studio dimostra che, sebbene l'innesto di frammenti e il cuscuta possano acquisire o trasmettere 'Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus' in condizioni specifiche, la loro bassa efficienza e il limitato movimento sistemico confermano che l'insetto vettore *Pentastiridius leporinus* rimane la via primaria e più efficace per la trasmissione di questo patogeno della barbabietola da zucchero limitato 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

Questo studio valuta il Programma di Pasti Gratuiti Nutrienti in Indonesia presso un istituto professionale, rivelando che mentre i piatti a base di origine animale e i carboidrati sono ben accettati, le verdure e i contorni a base vegetale affrontano sfide significative dovute alla bassa accettabilità, all'alto spreco nei piatti e alle incongruenze nelle porzioni, rendendo necessaria una riformulazione mirata dei menù e una standardizzazione.

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

Questo studio riporta la prima caratterizzazione multilocus di 'Candidatus Phytoplasma asteris' (16SrI-B) in tre specie di sesamo selvatico (*S. angolense*, *S. angustifolium* e *S. latifolium*), identificandole come serbatoi naturali per questo patogeno sulla base dei sintomi di fillodia e scopa di strega e della conferma genetica tramite il sequenziamento del gene 16S rRNA e del gene *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

Questo studio rivela che la diffusione delle siepi autoctone nell'orticoltura protetta mediterranea non dipende meramente dalla consapevolezza dei benefici nel controllo dei parassiti, bensì da una configurazione di innovazione accoppiata che allinei il design ecologico compatibile con l'azienda agricola, l'apprendimento situato attraverso reti di fiducia e la governance istituzionale per superare le barriere spaziali, legali e di coordinamento.

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

Questo studio dimostra che un algoritmo di apprendimento automatico Random Forest, integrato con covariate ambientali basate su SCORPAN, può prevedere efficacemente le proprietà chiave del suolo nella zona di Ganyange, in Tanzania, generando mappe spaziali che rivelano condizioni di acidità moderatamente favorevoli per la produttività sostenibile del tè e fungendo da prezioso strumento di supporto alle decisioni per la pianificazione dell'uso del suolo.

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

Questo studio dimostra che il cultivar di pomodoro Red Pearl esibisce una tolleranza al cromo superiore rispetto al Purple Beauty attraverso un potenziamento delle difese antiossidanti e un'efficiente sequestrazione radicale, rendendolo un candidato promettente per la coltivazione in suoli moderatamente contaminati da 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

Questa revisione sistematica valuta il progresso dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile nella previsione del rischio climatico agricolo dal 2021 al 2026, evidenziando il compromesso tra l'elevata accuratezza predittiva e i limiti "black-box" dei modelli attuali, proponendo al contempo una tabella di marcia strategica centrata sulla "Spiegabilità-per-Progettazione", sull'apprendimento federato e sulla previsione consapevole dell'incertezza per colmare il divario tra prestazioni tecniche e adozione pratica sul 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

Questo studio ha sviluppato una rete neurale ibrida informata dalla fisica (PINN) che fonde i dati meteorologici e il conteggio dei pixel verdi derivati da immagini per prevedere accuratamente il volume quotidiano della chioma della fragola, dimostrando prestazioni superiori rispetto ai modelli di base per due cultivar commerciali in condizioni reali di campo.

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

Uno studio sul campo del 2025 nel sud-ovest dell'Etiopia ha dimostrato che l'applicazione di 5 t ha⁻¹ di biochar di lolla di caffè combinata con 150 kg ha⁻¹ di fertilizzante NPSB migliora significativamente la crescita, la resa e i rendimenti economici del fagiolo comune rispetto ad altre combinazioni di trattamenti.

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