FKI evaluation – Czechia, 2026 preliminary
Full transparency: here you can see how many points each expert model gave each sub-indicator, with what own estimate range, and what the final value is. The calculation follows version 5.2 of the measurement rules.
The other countries’ evaluations are made with the same procedure as the Hungarian one, but the experts also estimate the machine-calculated terms (E1, E1a, T1, T2). The values are preliminary.
Other countriesThe reasons, the footnote and FD Finder Expert’s written assessment are in Hungarian.
Result
With good practice, the FKI would be about 1 points lower.
The experts
Three expert models, from three different developers, do the scoring independently of each other, working from the verified evidence list and FD Finder’s professional knowledge base. Each gives an exact value and its own estimate range. The scores count with equal weight.
| Model | Version | Note |
|---|---|---|
| Anthropic Claude | Opus 5.5 | |
| Google Gemini | Gemini 4 Argon | |
| OpenAI ChatGPT | GPT-6 Astra, ChatGPT Work |
Every score in one table
The experts’ scores, with their own estimate range in brackets. The final value is the central value of the scores (the average of the median and the mean); only a reasoned decision can depart from it, between the lowest and the highest score.
| Sub-indicator | Anthropic Claude | Google Gemini | OpenAI ChatGPT | Final |
|---|---|---|---|---|
| Spread | ||||
| E1 Extent of infection | 4(2–5) | 3(1–5) | 4(2–9) | 3.8 |
| E1a Confirmed exposure | 2(1–3) | 1(0–2) | 1(0–3) | 1.2 |
| I Infection density | 0 | 0(0–17.5) | 0(0–42.5) | 0 |
| T9 Introduction pressure | 66(55–75) | 72(62–82) | 62(43–79) | 66.3 |
| T1 Leafhopper distribution | 96(90–97) | 96(90–98) | 94(82–98) | 95.7 |
| T2 Leafhopper density | 28(15–45) | 28(15–45) | 39(15–70) | 29.8 |
| T3 Lack of control in commercial vineyards | 62(50–75) | 52(45–62) | 50(42–62) | 53.3 |
| T5a Lack of control in abandoned refuges | 65(50–80) | 54(40–70) | 76(52–94) | 65 |
| T5b Lack of control in home-garden vines | 80(70–90) | 76(65–85) | 69(47–88) | 75.5 |
| T4 Shortfall in control quality | 27(18–38) | 22(15–30) | 31(22–45) | 26.8 |
| T7 Lack of awareness about control | 52(40–65) | 42(30–55) | 48(31–68) | 47.7 |
| T10 Lack of source removal | 6(0–20) | 5(0–15) | 15(1–55) | 7.3 |
| T11 Lack of economic capacity for control | 42(30–55) | 48(38–60) | 55(35–75) | 48.2 |
| T6 Propagating-material pathway | 46(35–58) | 28(20–40) | 39(27–58) | 38.3 |
| T8 Weather | – | – | – | 50 |
| Unknown foci | ||||
| G1 Unsurveyed share, commercial | 94(85–98) | 85(75–93) | 82(48–97) | 86 |
| G5a Unsurveyed share, home gardens | 98(90–100) | 92(82–98) | 89(66–98) | 92.5 |
| G5b Unsurveyed share, abandoned vineyards | 96(85–100) | 88(75–95) | 87(61–98) | 89.2 |
| G2 Survey unreliability | 28(18–42) | 24(15–35) | 25(12–48) | 25.3 |
| G4 Weakness of automated pre-screening | 90(78–98) | 92(80–98) | 96(79–100) | 92.3 |
| G3 Lack of lab confirmation | 20(8–40) | 8(3–18) | 24(6–58) | 18.7 |
| G6 Difficulty of notification | 35(25–48) | 30(20–40) | 35(23–56) | 34.2 |
| G8 Disincentives to notify | 62(50–75) | 60(50–70) | 62(35–85) | 61.7 |
| G11 Lack of economic interest in detection | 40(28–55) | 42(30–55) | 48(28–70) | 42.7 |
| Vine loss | ||||
| V1 Lack of a cure | 80(76–88) | 95(90–98) | 75(75–95) | 81.7 |
| V2 Lack of resistant varieties | 100(98–100) | 100(99–100) | 100 | 100 |
| V3 Lack of recovery | – | – | – | 100 |
| V4 General plant-health condition | – | – | – | 50 |
| V5 Lack of resources for community treatment and research | 48(38–60) | 45(35–55) | 49(36–67) | 47.7 |
| V6 Lack of a market for development | 55(42–68) | 58(48–68) | 56(37–75) | 56.2 |
| Epidemic burden | ||||
| J Epidemic burden | 0 | 0 | 0 | 0 |
FD Finder Expert’s summary
Csehország 21%-os értéke (sáv: 20–30) előzetes, és a gépi tagokat (E1, E1a, T1, T2) itt is szakértők becsülték: Claude, Gemini és ChatGPT. A terjedés (T) 5,3, az ismeretlen gócok (G) 5,3, a járványteher (J) nulla pont, így az érték alig van a 20%-os alsó határ fölött, amely az igazolt FD-jű országokra érvényes. 2026-ban két kijelölt terület él a Břeclavi járásban (CZ-003), ezért az E1 csak 3,8, a T1 viszont 95,7, mert a kabóca elterjedt a morva borvidéken (CZ-024), 2026 áprilisában pedig két külföldi oltványtételben igazolták az országban addig nem észlelt M54 genotípust (CZ-010). A legnagyobb eltérés a vadszőlő és a felhagyott szőlők kezelésénél (T5a) volt: Gemini 54, Claude 65, ChatGPT 76 pontot adott, mert Gemini a zónákban élő kötelezettségre, ChatGPT az ismeretlen országos arányra figyelt. A legnagyobb bizonytalanság a felderítés: az át nem vizsgált terület (G1) 86 pont, mert 2025-ről csak 130 felmérés és 181 minta ismert, 0 pozitívval, hektár nélkül, és ez a számsor a jelentés PDF-jében még nem ellenőrzött (CZ-040). A pontosabb értékhez átvizsgált hektár, a 2026-os részletes felmérés eredménye (CZ-030) és kezeletlen helyen mért kabócafogás kellene.
By sub-indicator
E1 — Extent of infection
MethodologyFinal value: 3.8 · central value: 3.8 (median: 4 · mean: 3.7) · Evidence: class B
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 4 | (2–5) | B | Két hatályos terület; a négy zónás község szőlője kb. 690 ha a 16 945 ha-ból, a zónák maguk legfeljebb 1,6 %.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 3 | (1–5) | A | Két Břeclavi zóna (Bavory/Perná, Bulhary, összesen 273,85 ha zónaterület; községszinten ~555 ha szőlő) él a 16 945 ha országos területből, Oleksovičky feloldva[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 4 | (2–9) | C · data gap | A történeti érintett települések mintegy 690 hektárja alapján becsültem; a szabványos 1 km-es körök és az új telepítés helye hiányzik. |
E1a — Confirmed exposure
MethodologyFinal value: 1.2 · central value: 1.2 (median: 1 · mean: 1.3) · Evidence: class B
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 2 | (1–3) | B | A néhány igazolt pont 1 km-es köre kb. 300–400 ha szőlőt fed; a 273,85 ha zónaterület nagyságrendi támpont.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 1 | (0–2) | A | A fertőzött zónák (50 m-es körzetek) és az 1 km-es átfedés a szőlőterület kevesebb mint 1-1,6%-át érinti, 2024–2025-ben 0 új pozitív szőlőtőkével[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 1 | (0–3) | C · data gap | Az 1 km-es körök szőlőmetszete ismeretlen; a hatósági körülhatárolás teljes területe nem helyettesíti. |
I — Infection density
MethodologyFinal value: 0 · central value: 0 (median: 0 · mean: 0) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 00% | not given | C · data gap | 2021–2023-ban 3 pozitív szőlőtő kb. 1,2 M kitett tőn, 2024–2025-ben 0; átvizsgált terület ismeretlen.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 00.01% | (0–17.5) | A | Termő szőlőben 2024–2025-ben 0 pozitív minta (2025: 181 minta), csak egy 2125 töves elültetett import Chardonnay-tételt kellett megsemmisíteni[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 00.007% | (0–42.5) | C · data gap | Becslési forgatókönyv: 50 érintett tő/677789 kitett tő; az azonos időablakban átvizsgált hektár ismeretlen. |
T9 — Introduction pressure
MethodologyFinal value: 66.3 · central value: 66.3 (median: 66 · mean: 66.7) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 66 | (55–75) | A | Szlovákiában terjedő fertőzés 44–47 km-re, Obritz (AT) kb. 5 km-re a határtól, 1,8 M importnövény, 2 M54-tétel; Németország felől nincs nyomás.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 72 | (62–82) | A | Az osztrák Obritz-góc 4,7 km-re, a szlovák gócok ~45 km-re vannak a határtól, és az 1,95 millió importált oltványból két M54-es fertőzött tételt fogtak[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 62 | (43–79) | C · data gap | Ausztriai és szlovákiai fertőzési nyomás, valamint igazolt importesetek mellett a teljes határsáv fertőzöttsége nem számszerűsíthető. |
T1 — Leafhopper distribution
MethodologyFinal value: 95.7 · central value: 95.7 (median: 96 · mean: 95.3) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 96 | (90–97) | A | A négy morva alborvidék 16 241 ha a 16 921 ha-ból; a kabóca Morvaországban elterjedt, Csehországban (Čechy) nem észlelték.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 96 | (90–98) | A | A kabóca a morva borvidék (16 241 ha / 16 945 ha = 96%) hét járásában elterjedt, Csehországban (Bohémiában) nem észlelték[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 94 | (82–98) | C · data gap | A szőlőterületet uraló Morvaországban kiterjedt jelenlét ismert, de a két szezon területtel súlyozott észlelési táblája hiányzik. |
T2 — Leafhopper density
MethodologyFinal value: 29.8 · central value: 29.8 (median: 28 · mean: 31.7) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 28 | (15–45) | C · data gap | Kezelés előtti lárvaszám és kezeletlen helyi fogás nincs, kezelés utáni sincs; az N4-megfigyelés stádium, nem sűrűség; az ÚKZÚZ eddig alacsony populációt ír.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 28 | (15–45) | B · data gap | Kezelés előtti N4 lárvaészlelés van 3 járásból, de nyilvános csapdaszám nincs; az ÚKZÚZ szerint a vektorpopuláció eddig alacsony[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 39 | (15–70) | C · data gap | Kezelés előtti lárvasűrűség nincs, kezeletlen csapdafogás nincs, kezelés utáni fogást nem használtam; az N4-adat csak fenológia. |
T3 — Lack of control in commercial vineyards
MethodologyFinal value: 53.3 · central value: 53.3 (median: 52 · mean: 54.7) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 62 | (50–75) | A | Kötelező kezelés csak a kis zónákban, ott is monitoring-függően; máshol ajánlás, a tényleges kezelésről nincs szám.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 52 | (45–62) | A | Kötelező kezelés (tartós jelenlétnél 3×) csak a két kis körülhatárolt zónában van (<2% terület), máshol csak jelzésalapú ajánlás érvényes[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 50 | (42–62) | A · data gap | A zónákban kötelező kezelési rendszer megfelel az 50-es szintnek, országos végrehajtási arány nélkül. |
T5a — Lack of control in abandoned refuges
MethodologyFinal value: 65 · central value: 65 (median: 65 · mean: 65) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 65 | (50–80) | C · data gap | Vadszőlőre kötelezés csak zónában, máshol ajánlás; felhagyott terület országosan nem ismert.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 54 | (40–70) | A · data gap | A zónákban a vadszőlőre is kiterjed a kötelezettség és a pozitív parcellák 10 m-es körzetét irtják, de a CHKO Pálava védett területen vadszőlőn tilos a rovarölő, zónán kívül nincs kényszer[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 76 | (52–94) | C · data gap | Zónás intézkedések ismertek, de a felhagyott szőlők országos felszámolási és kezelési aránya hiányzik. |
T5b — Lack of control in home-garden vines
MethodologyFinal value: 75.5 · central value: 75.5 (median: 76 · mean: 75) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 80 | (70–90) | A | A belterületi tőkék a zónákban is mentesek a monitoring és az ismételt kezelés alól; kezelés esetleges.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 76 | (65–85) | A | A rendelet kifejezetten mentesíti a belterületi (intravilán) szőlőket a monitoring és a kötelező kezelés alól, még a körülhatárolt zónákban is[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 69 | (47–88) | C · data gap | A belterületi kivétel és a házikerti végrehajtási adatok hiánya jelentős kezelési rést valószínűsít. |
T4 — Shortfall in control quality
MethodologyFinal value: 26.8 · central value: 26.8 (median: 27 · mean: 26.7) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 27 | (18–38) | A | 14 szer, ebből 5 ökológiai; járási stádiumjelzés N4-től; térségi összehangolás csak a zónákban.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 22 | (15–30) | A | 14 engedélyezett szer (9 hagyományos, 5 ökológiai) és járási N4-es lárvastádium-előrejelzés áll rendelkezésre, a védett Pálavában viszont szűkített a szerlista[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 31 | (22–45) | A · data gap | Fenológiai útmutatás és több hagyományos, illetve ökológiai szer rendelkezésre áll, de területi korlátozások és koordinációs hiányok maradnak. |
T7 — Lack of awareness about control
MethodologyFinal value: 47.7 · central value: 47.7 (median: 48 · mean: 47.3) · Evidence: class B
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 52 | (40–65) | B | Portál-értesítés és szaksajtó a szervezett termelőknek; a belterületi tartók nem célcsoport, elérési arány nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 42 | (30–55) | A · data gap | A növényegészségügyi portál e-mailben értesít az első N4-ről és a szaksajtó is átveszi a jelzést, de a kiskerti és belterületi tartók elérése alacsony[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 48 | (31–68) | C · data gap | A célzott szakmai felhívások elérhetők, a kiskerteket is tartalmazó tényleges elérés azonban ismeretlen. |
T10 — Lack of source removal
MethodologyFinal value: 7.3 · central value: 7.3 (median: 6 · mean: 8.7) · Evidence: class B
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 6 | (0–20) | B | Kevés igazolt tő egyedi határozattal, elültetett importtételre megsemmisítés elrendelve; határidő-teljesítési adat nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 5 | (0–15) | A | A kis számú pozitív tőkét és az elültetett 2125 töves fertőzött import Chardonnay-tételt hatósági határozattal haladéktalanul megsemmisíttetették[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 15 | (1–55) | C · data gap | A megsemmisítést elrendelték, de a határidőre teljesített kivágás tőszámos igazolása hiányzik. |
T11 — Lack of economic capacity for control
MethodologyFinal value: 48.2 · central value: 48.2 (median: 48 · mean: 48.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 42 | (30–55) | C | Szőlőár kb. 15,8 ezer Kč/t, 2026-ban kb. 30 %-kal kisebb termés, az ismételt kezelés nem térül; 14 szer elérhető, gyártói leállás nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 48 | (38–60) | A | Az integrált szőlőtermesztés támogatott (~16 924 CZK/ha), de a hazai borpiaci önellátás 17,6%-ra csökkent, 2026-ban 30%-os terméskiesést várnak, és az ismételt kezelést nem térítik[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 55 | (35–75) | C · data gap | A gyenge terméskilátás és a nem térített ismételt kezelések szűkítik a mozgásteret, országos jövedelmi mérleg nélkül. |
T6 — Propagating-material pathway
MethodologyFinal value: 38.3 · central value: 38.3 (median: 39 · mean: 37.7) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 46 | (35–58) | A | Import-bejelentés és laborminta, 2 tétel kiszűrve, de csak kb. 0,07 % növény vizsgált; a hobbi- és csereútról nincs adat.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 28 | (20–40) | A · data gap | 2025 decembere óta 15 napos bejelentési kötelezettség és PCR-szúrópróba él minden külföldi szaporítóanyagra (2 M54-es tételt kiszűrtek), de a vizsgálat aránya ~0,07% és a magánforgalomra nem terjed ki[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 39 | (27–58) | C · data gap | A bejelentési és mintázási rendszer működik, de fertőzött anyagot már elültettek, a magáncsere ellenőrzése pedig ismeretlen. |
T8 — Weather
MethodologyFinal value: 50 · Evidence: class A
Value calculated from official data with a fixed script.
Rule applied: gépi számítás (0. lépés)
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | – | not given | B | Őszi futásban a feladat szerint 50. |
| Google Gemini | – | not given | A | Őszi futásnál a szabály szerint a T8 értéke 50, mert a szezon időjárási hatása már megjelent a vektor-megfigyelésekben[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | – | not given | C | A feladat őszi rögzített értéke 50. |
G1 — Unsurveyed share, commercial
MethodologyFinal value: 86 · central value: 86 (median: 85 · mean: 87) · Evidence: class B
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 94 | (85–98) | B · data gap | Hatósági: 130 felmérés, 181 minta (2025), hektár ismeretlen, becslés 4–8 %; szemlecsoport, drón, egyéb forrás ismeretlen; 2026-os eredmény nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 85 | (75–93) | A · data gap | Részletes hatósági felmérés zajlik a zónákban és a Pálava/Mikulov térségben (2025: 130 felmérés, 181 minta), de az átvizsgált hektár nem ismert, és az országos terület nagy része nem szemlézett[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 82 | (48–97) | C · data gap | 2026. VII.20–IX.30.: hatósági, szemlecsoportos, drónos és egyéb hektár, pontos szemledátum és átfedés egyaránt ismeretlen. |
G5a — Unsurveyed share, home gardens
MethodologyFinal value: 92.5 · central value: 92.5 (median: 92 · mean: 93) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 98 | (90–100) | C · data gap | Belterületi szőlőt hatósági felmérés nem céloz, lakossági fotócsatorna nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 92 | (82–98) | C · data gap | A belterületi kiskertek kivételt képeznek a rendeleti intézkedések alól, célzott hatósági házikerti szemléről nincs adat[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 89 | (66–98) | C · data gap | A házikerti állomány és a tünetszezonban megvizsgált kertek országos aránya nem ismert. |
G5b — Unsurveyed share, abandoned vineyards
MethodologyFinal value: 89.2 · central value: 89.2 (median: 88 · mean: 90.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 96 | (85–100) | C · data gap | Az iszalagfelmérés vadon élő rezervoárt vizsgált, felhagyott szőlőre célzott adat nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 88 | (75–95) | C · data gap | Az iszalagot országszerte mintázták, de a felhagyott szőlőültetvények átvizsgálási arányáról nincs hatósági adat[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 87 | (61–98) | C · data gap | A felhagyott szőlők felmérési lefedettségét nem lehet a vad iszalag mintázásából levezetni. |
G2 — Survey unreliability
MethodologyFinal value: 25.3 · central value: 25.3 (median: 25 · mean: 25.7) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 28 | (18–42) | C | Hatósági inspektorok részletes mintavételi protokollal, júliustól szeptemberig; a BN gyakori, a tünet nem különíti el.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 24 | (15–35) | A | A szemléket az ÚKZÚZ képzett felügyelői végzik szigorú protokoll szerint a tünetablakban (és más országok hatóságait is képzik), bár a magas BN-arány nehezíti a terepi szűrést[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 25 | (12–48) | C · data gap | Szakhatósági felmérés működik, de a szemlézők képzettsége és a protokoll tényleges betartása nincs számszerűsítve. |
G4 — Weakness of automated pre-screening
MethodologyFinal value: 92.3 · central value: 92.3 (median: 92 · mean: 92.7) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 90 | (78–98) | C | 2026-ban műholdas próba eredmény nélkül; igazolt találati arány nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 92 | (80–98) | C | Az ÚKZÚZ 2026-ban csak kísérleti jelleggel próbálkozik műholdképes szőlőmonitoringgal, igazolt találati arányú gépi előszűrés nincs[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz, 12_felderites_monitoring_mi.md |
| OpenAI ChatGPT | 96 | (79–100) | C · data gap | Országosan alkalmazott, függetlenül validált FD-előszűrésre nincs bizonyíték, ami önmagában nem igazolja a teljes hiányt. |
G3 — Lack of lab confirmation
MethodologyFinal value: 18.7 · central value: 18.7 (median: 20 · mean: 17.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 20 | (8–40) | C · data gap | Hatósági gyanús minta laborba megy, átfutás nincs közölve; a termelői minta fizetős, a mintázatlan gyanúk aránya ismeretlen.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 8 | (3–18) | A | Minden hatósági gyanús és import-ellenőrzési minta a nemzeti referencialaborba (qPCR + genotipizálás) kerül gyors átfutással[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 24 | (6–58) | C · data gap | PCR-kapacitás igazolt, de a 30 napon túli eredmények és a mintázatlan gyanúk aránya ismeretlen. |
G6 — Difficulty of notification
MethodologyFinal value: 34.2 · central value: 34.2 (median: 35 · mean: 33.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 35 | (25–48) | C | Letölthető űrlap, e-podatelna, telefon; fotós egylépéses út nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 30 | (20–40) | C | Az ÚKZÚZ portálján dedikált online gyanúbejelentő űrlap, e-podatelna és telefonos bejelentési út működik[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 35 | (23–56) | C · data gap | Elektronikus hatósági kapcsolat rendelkezésre áll, de a fotós bejelentés követése és válaszideje nem igazolt. |
G8 — Disincentives to notify
MethodologyFinal value: 61.7 · central value: 61.7 (median: 62 · mean: 61.3) · Evidence: class A
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 62 | (50–75) | A | Csak egyszeri kivágás és első kezelés térül, ültetvényérték és elmaradt haszon nem; kifizetési idő nincs adat.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 60 | (50–70) | A | Költségtérítés csak az egyszeri megsemmisítésre és az első kezelésre jár, a 2026-os ismételt kezelésekre és a pozitív importmintákra nem, a termelői önmintázás pedig fizetős[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 62 | (35–85) | C · data gap | A mintakártalanítás nem teljes ültetvénykártalanítás; az ültetvényértékhez viszonyított térítés és átlagos kifizetési idő ismeretlen. |
G11 — Lack of economic interest in detection
MethodologyFinal value: 42.7 · central value: 42.7 (median: 42 · mean: 43.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 40 | (28–55) | C | Zsugorodó hazai termelés és gyenge 2026, de kilépési célú kártalanítás nincs, így a küszöbkivárás nem ösztönzött.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 42 | (30–55) | B | A termelők tartanak a szlovákiaihoz hasonló járványtól és érdekeltek a megelőzésben, de a 2026-os 30%-os terméskiesés és az alacsony hazai borönellátás rontja a jövedelmezőséget[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 48 | (28–70) | C · data gap | A bevételi nyomás csökkentheti a saját keresés erőforrásait, de elterjedt kivárásra vagy elhallgatásra nincs bizonyíték. |
V1 — Lack of a cure
MethodologyFinal value: 81.7 · central value: 81.7 (median: 80 · mean: 83.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 80 | (76–88) | C | Laborban van jelzés, szabadföldön a BTH negatív, a PAW nem meggyőző; engedélyezett szer nincs.Knowledge base: 47 |
| Google Gemini | 95 | (90–98) | C | Az FD ellen nincs engedélyezett, hatásos gyógymód, csak kísérleti eljárások léteznek[cite: 1, 6].Knowledge base: 47_gyogymod_fajtak_piac_noveny_allapot_kiterjedes_helyzetkep.md, 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 75 | (75–95) | C | Laboratóriumi és üvegházi FD-ellenes hatás ismert, igazolt szabadföldi gyógymód nincs. |
V2 — Lack of resistant varieties
MethodologyFinal value: 100 · central value: 100 (median: 100 · mean: 100) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 100 | (98–100) | C | Az ÚKZÚZ szerint nincs ellenálló fajta; igazoltan ellenálló terület 0.Knowledge base: orszagcsomag, 47 |
| Google Gemini | 100 | (99–100) | C | Igazoltan ellenálló szőlőfajta nincs köztermesztésben (0%)[cite: 1, 2].Knowledge base: 28c_orszag_cz, 47_gyogymod_fajtak_piac_noveny_allapot_kiterjedes_helyzetkep.md |
| OpenAI ChatGPT | 100 | not given | C | Igazoltan FD-ellenálló fajtával beültetett terület nem ismert; a tolerancia és a PIWI-minősítés nem ilyen ellenállás. |
V3 — Lack of recovery
MethodologyFinal value: 100
It has no effect in the formula under mandatory grubbing up, so it is not scored.
Rule applied: kötelező kivágás alatt nem pontozandó (5.2): a legutóbbi érték marad
V4 — General plant-health condition
MethodologyFinal value: 50
It has no effect in the formula under mandatory grubbing up, so it is not scored.
Rule applied: kötelező kivágás alatt nem pontozandó (5.2): a legutóbbi érték marad
V5 — Lack of resources for community treatment and research
MethodologyFinal value: 47.7 · central value: 47.7 (median: 48 · mean: 47.3) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 48 | (38–60) | C | Egy négyéves állami projekt (19,6 M CZK, 2026–2029), EU-s felmérési pénz; közösségi kezelési program nincs.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 45 | (35–55) | A | 2026–2029 között 19,6 millió CZK keretű állami kutatási projekt (QL26020078) fut az FD járványtanára és fajtaellenállóságra, de közösségi fajtaváltási alap nincs[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 49 | (36–67) | C · data gap | A tudásbázis többéves rezisztenciakutatási projektet jelez, de széles közösségi kezelési keretet nem igazol. |
V6 — Lack of a market for development
MethodologyFinal value: 56.2 · central value: 56.2 (median: 56 · mean: 56.3) · Evidence: class B
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 55 | (42–68) | B | Stabil, kis terület, csökkenő önellátás, közpénzes kutatás; a megoldás piaca nemzetközi.Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 58 | (48–68) | A | A szőlőterület ~16-17 ezer ha körül stagnál, az önellátás 17,6%-ra csökkent, a kutatás közpénzből folyik[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 56 | (37–75) | C · data gap | A korlátozott hazai piac és a termelési nyomás gyengíti a keresletet, miközben nemzetközi fejlesztési piac létezik. |
J — Epidemic burden
MethodologyFinal value: 0 · central value: 0 (median: 0 · mean: 0) · Evidence: class C
Scores and reasons by expert
| Expert | Score | Own range | Class | Reason |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 00% | not given | C · data gap | Hazai szőlőben 2025-ben 0; az elültetett 2125 tős pozitív tétel a felső korlát, a nevező kb. 68 M tő (16 945 ha × kb. 4000).Knowledge base: orszagcsomag |
| Google Gemini | 00.005% | not given | A | Az ország ~80 millió tőkéjéből 2025–2026-ban csak egy 2125 töves elültetett import tétel megsemmisítését rendelték el, a belföldi ültetvényi minták negatívak lettek[cite: 1].Knowledge base: 28c_orszag_cz |
| OpenAI ChatGPT | 00% | not given | C · data gap | Becslési forgatókönyv: 50 érintett tő/67778880 országos tő; a 2125 darabos teljes tétel nem igazolt fertőzött tőszám. |
Expert estimate, not official data.