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本研究表明，尽管在特定条件下，嫁接芯片和菟丝子可以获得或传播“拟砷素菌（Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus）”，但其低效率和有限的系统性移动证实了昆虫媒介甜菜刺蝽（*Pentastiridius leporinus*）仍然是传播这种维管束限制性甜菜病原体的主要且最有效的途径。
本研究评估了印尼免费营养膳食计划在一家职业高中的情况，结果显示，虽然动物性菜肴和主食的接受度较高，但蔬菜和植物性配菜由于接受度低、剩菜率高以及分量不一致而面临重大挑战，因此需要进行针对性的菜单重新设计与标准化。
本研究报告了对三种野生芝麻物种（*S. angolense*、*S. angustifolium* 和 *S. latifolium*）中“候选植原体 *Phytoplasma asteris*”（16SrI-B）的首次多位点特征鉴定，基于其表现出的叶化和帚幅症症状以及通过 16S rRNA 和 *tuf* 基因测序进行的遗传确认，将其鉴定为该病原体的天然宿主。
这项研究表明，在地中海温室园艺业中扩大原生树篱的规模，不仅取决于对害虫控制益处的认知，更取决于一种耦合创新配置，即通过将农场兼容的生态设计、基于信任网络的嵌入式学习以及制度治理相结合，来克服空间、法律和协调方面的障碍。
本研究表明，将随机森林机器学习算法与基于 SCORPAN 的环境协变量相结合，可以有效预测坦桑尼亚加尼安格（Ganyange）地区的关键土壤属性，生成的空间图谱揭示了有利于可持续茶叶生产的适中且偏酸性的条件，并可作为土地利用规划中有价值的决策支持工具。
本研究表明，红珍珠（Red Pearl）番茄品种通过增强抗氧化防御和高效的根部螯合作用，表现出比紫美（Purple Beauty）更优越的铬耐受性，使其成为在轻中度铬污染土壤中进行栽培的极具前景的候选品种。
本系统综述评估了 2021 年至 2026 年间农业气候风险预测领域可解释人工智能（XAI）的发展进展，强调了高预测准确性与当前模型“黑盒”局限性之间的权衡，并提出了一个以“设计即可解释性”、联邦学习和具备不确定性感知能力的预测为核心的战略路线图，旨在弥合技术性能与实际田间应用之间的差距。
本研究提出了一种用于检测姜类植物枯萎病的多模态深度学习方法，证明了混合 CNN + 图神经网络（GNN）模型通过实现 96.85% 的卓越准确率，优于 CNN + 循环神经网络（RNN）以及 CNN + 视觉 Transformer 的组合。
本研究开发了一种融合气象数据与图像提取的绿色像素计数值的混合物理信息神经网络（PINN），用于准确预测每日草莓冠层体积，并证明了在真实田间条件下，该模型对于两种商业栽培品种的表现优于基准模型。
2025年于埃塞俄比亚西南部进行的一项田间研究表明，施用5 t ha⁻¹的咖啡壳生物炭结合150 kg ha⁻¹的NPSB肥料，与其它处理组合相比，能显著提高菜豆的生长、产量和经济回报。