Valutazione dell’FKI – Italia, 2026 preliminare
Piena trasparenza: qui si vede quanti punti ogni modello esperto ha assegnato a ciascun sottoindicatore, con il proprio intervallo di stima, e qual è il valore finale. Il calcolo segue la versione 5.2 delle regole di misurazione.
Le valutazioni degli altri Paesi seguono la stessa procedura di quella ungherese, ma gli esperti stimano anche i termini calcolati automaticamente (E1, E1a, T1, T2). I valori sono preliminari.
Altri PaesiLe motivazioni, la nota a piè di pagina e la valutazione scritta di FD Finder Esperto sono disponibili in ungherese.
Risultato
- Diffusione
- 11%
- Carico epidemico
- 35,8 punti
- Senza carico epidemico: 41%
Con buone pratiche, l’FKI sarebbe più basso di circa 3,4 punti.
Gli esperti
Tre modelli esperti, di tre sviluppatori diversi, assegnano i punteggi in modo indipendente l’uno dall’altro, partendo dall’elenco verificato delle evidenze e dalla base di conoscenze specialistica di FD Finder. Ciascuno indica un valore esatto e il proprio intervallo di stima. I punteggi contano con pari peso.
| Modello | Versione | Nota |
|---|---|---|
| Anthropic Claude | Opus 5.5 | |
| Google Gemini | Gemini 4 Argon | |
| OpenAI ChatGPT | GPT-6 Astra, ChatGPT Work |
Tutti i punteggi in una tabella
I punteggi degli esperti; l’intervallo di stima di ciascuno è indicato tra parentesi. Il valore finale è il valore centrale dei punteggi (la media tra la mediana e la media); solo una decisione motivata può discostarsene, tra il punteggio più basso e quello più alto.
| Sottoindicatore | Anthropic Claude | Google Gemini | OpenAI ChatGPT | Finale |
|---|---|---|---|---|
| Diffusione | ||||
| E1 Estensione dell’infezione | 36(28–48) | 42(34–52) | 40(28–56) | 39,7 |
| E1a Esposizione accertata | 22(12–35) | 18(10–28) | 20(10–35) | 20 |
| I Densità d’infezione | 44,5(25–65,1) | 58,8(44,5–75,3) | 47,6(29,4–72,4) | 48,9 |
| T9 Pressione di introduzione | 72(60–82) | 72(62–82) | 78(65–89) | 73 |
| T1 Distribuzione della cicalina | 72(62–82) | 70(60–78) | 66(51–80) | 69,7 |
| T2 Densità della cicalina | 38(18–60) | 34(22–50) | 54(30–78) | 40 |
| T3 Mancata lotta nei vigneti commerciali | 28(18–42) | 24(15–35) | 40(30–53) | 29,3 |
| T5a Mancata lotta nei rifugi abbandonati | 42(30–58) | 45(35–58) | 55(36–75) | 46,2 |
| T5b Mancata lotta nelle viti di orti familiari | 42(28–58) | 38(25–55) | 48(29–70) | 42,3 |
| T4 Carenze qualitative della lotta | 16(10–28) | 18(10–28) | 25(16–38) | 18,8 |
| T7 Scarsa informazione sulla lotta | 35(25–50) | 20(12–30) | 37(21–57) | 32,8 |
| T10 Mancata rimozione delle fonti | 25(14–42) | 22(14–32) | 21(9–40) | 22,3 |
| T11 Mancanza di capacità economica per la lotta | 52(40–65) | 56(45–68) | 53(37–71) | 53,3 |
| T6 Via del materiale di moltiplicazione | 33(24–48) | 25(15–38) | 31(18–49) | 30,3 |
| T8 Meteo | – | – | – | 50 |
| Focolai non noti | ||||
| G1 Quota non ispezionata (commerciale) | 95(87–99) | 88(78–94) | 83(61–96) | 88,3 |
| G5a Quota non ispezionata (orti familiari) | 95(87–99) | 90(80–97) | 77(54–93) | 88,7 |
| G5b Quota non ispezionata (vigneti abbandonati) | 75(58–88) | 72(58–85) | 65(41–85) | 71,3 |
| G2 Monitoraggio inaffidabile | 32(22–45) | 24(15–35) | 31(17–49) | 30 |
| G4 Debolezza del prescreening automatico | 84(76–93) | 85(75–95) | 82(75–95) | 83,8 |
| G3 Mancata conferma di laboratorio | 72(40–88) | 20(10–35) | 82(64–95) | 65 |
| G6 Difficoltà di notifica | 38(25–50) | 28(18–40) | 38(23–53) | 36,3 |
| G8 Disincentivi alla notifica | 58(48–70) | 54(44–65) | 64(46–81) | 58,3 |
| G11 Mancanza di interesse economico a individuare | 50(38–62) | 52(40–64) | 46(29–66) | 49,7 |
| Morte dei ceppi | ||||
| V1 Mancanza di una cura | 80(72–92) | 98(92–100) | 75(75–95) | 82,2 |
| V2 Mancanza di varietà resistenti | 99(97–100) | 100(99–100) | 100 | 99,8 |
| V3 Mancato risanamento | – | – | – | 100 |
| V4 Stato fitosanitario generale | – | – | – | 50 |
| V5 Mancanza di risorse per il trattamento collettivo e la ricerca | 40(28–55) | 30(20–42) | 32(19–49) | 33 |
| V6 Mancanza di un mercato per lo sviluppo | 55(42–68) | 55(44–66) | 56(40–73) | 55,2 |
| Carico epidemico | ||||
| J Carico epidemico | 29,2(0–69,4) | 36,7(0–69,4) | 38,8(0–85,6) | 35,8 |
Sintesi di FD Finder Esperto
Olaszország 46%-os értéke (sáv: 42–54) előzetes, és a gépi tagokat (E1, E1a, T1, T2) itt szakértők becsülték: Claude, Gemini és ChatGPT. A G 45,1, a T 10,8, a J 35,8 pont, és J nélkül az érték 41% lenne; az E1 39,7, a T1 69,7 pont. A piemonti projektültetvények FD-aránya 2023 és 2025 között 7,76%-ról 4,87%-ra csökkent, de ez egy 616 pontos megfigyelőhálózat, nem országos minta (IT-007), Venetóban a terjedés általános, a fertőzöttség csökkenő (IT-011), míg Dél-Tirolban (IT-013) és Friuli Venezia Giuliában (IT-014) 2026-ban bővültek a zónák, Toszkánában pedig Massa Carrara és Lucca megye egésze visszaszorítási zóna lett (IT-016). A laborigazolás hiányánál (G3) Gemini 20, Claude 72, ChatGPT 82 pontot adott, mert mindhárman látták, hogy a fertőzött zónában a tünetes tő labor nélkül kerül ki, de Gemini a toszkán 3 972 vizsgálat (IT-039) mellett ezt kisebb hiánynak vette. A legnagyobb bizonytalanság, hogy országos tőszám nincs, ezért a J alapja becslés (0,12–0,16%), és az átvizsgált terület is csak töredékesen ismert (G1 88,3). A pontosabb értékhez országos kijelölt tőszám, régiónkénti átvizsgált hektár és a régiókat átfogó, azonos módszerű minta kellene.
Per sottoindicatore
E1 — Estensione dell’infezione
MetodologiaValore finale: 39,7 · valore centrale: 39,7 (mediana: 40 · media: 39,3) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 36 | (28–48) | B | PIE, LOM, VEN, FVG ~29 % biztosan, a többi északi és közép-olasz régió részben; felső határ ~50 %; FVG és Bolzano 2026-ban bővült.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md, 49_orszagok_osszehasonlito_helyzetkep_kockazatbecsleshez.md |
| Google Gemini | 42 | (34–52) | A | Északon (Piemonte 98%, FVG 98%, Veneto és Lombardia ~100%) teljes régiók tartoznak a fertőzött zónába (~200 000 ha), míg Közép-Olaszország részben, Dél-Olaszország és a szigetek túlnyomórészt mentesek a 694 333 ha-ból.Base di conoscenze: 49_orszagok_osszehasonlito_helyzetkep_kockazatbecsleshez.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 40 | (28–56) | C · dati mancanti | Az északi góchálózat és az új települési leletek jelentős kiterjedést jeleznek, de a teljes régiós jogi zónák nem azonosak az 1 km-es települési metszettel.Base di conoscenze: J_termeloi_hang_kommunikacio_orszagok(6).md |
E1a — Esposizione accertata
MetodologiaValore finale: 20 · valore centrale: 20 (mediana: 20 · media: 20) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 22 | (12–35) | C · dati mancanti | Az északi ~215 ezer ha nagyobb részét becsülöm átfedőnek; pontlista nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 18 | (10–28) | B | Az északi és toszkánai aktív gócok 1 km-es környezete az országos szőlőterület közel ötödét fedi le.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 20 | (10–35) | C · dati mancanti | A sűrű északi góchálózatra közepes országos kitettséget becsültem, országos pontkoordinátás szőlőmetszet nélkül.Base di conoscenze: J_termeloi_hang_kommunikacio_orszagok(6).md |
I — Densità d’infezione
MetodologiaValore finale: 48,9 · valore centrale: 48,9 (mediana: 47,6 · media: 50,3) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 44,50,6% | (25–65,1) | C | Szemlézett ültetvények incidenciája Piemonte 4,87 %, Veneto ~1,3, Lombardia ~0,5, nem reprezentatív és felfelé torzít; átvizsgált terület néhány ezer ha.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 58,81,5% | (44,5–75,3) | B | A monitoring-hálózatokban az átlagos incidencia Piemontéban 4,87% (616 pont), Venetóban 1,26% (2,7 millió átvizsgált tőke), FVG-ben 0,74%, Lombardiában ~0,55%.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 47,60,8% | (29,4–72,4) | C · dati mancanti | Becsült 4,364 millió kijelölt tő jut 545,474 millió kitett tőre; a piemonti 616 megfigyelőhely nem országos reprezentatív hektárminta.Base di conoscenze: C_magyar_helyzet_adatok(6).md |
T9 — Pressione di introduzione
MetodologiaValore finale: 73 · valore centrale: 73 (mediana: 72 · media: 74) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 72 | (60–82) | B | Ticino, Savoie és Szlovénia határán fertőzés van; Olaszország maga is forrás, így a külső nyomás kevésbé meghatározó.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 72 | (62–82) | A | Minden szárazföldi szomszédban (Franciaország/PACA-Savoie, Svájc/Ticino, Ausztria/Stájerország 51% pozitivitással, Szlovénia/Primorska) kiterjedt, határ menti fertőzés van.Base di conoscenze: 32_nemzetkozi_helyzet_orszagkartyak.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 78 | (65–89) | C · dati mancanti | Franciaország, Svájc és Szlovénia felől jelentős határközeli nyomás áll fenn; a stájer pozitivitás önmagában nem bizonyít olasz határközelséget.Base di conoscenze: J_termeloi_hang_kommunikacio_orszagok(6).md |
T1 — Distribuzione della cicalina
MetodologiaValore finale: 69,7 · valore centrale: 69,7 (mediana: 70 · media: 69,3) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 72 | (62–82) | C | Észak és Közép általános, Dél szórványos, Szicília és Szardínia nélkül; régiós helyettesítő a terület ~70 %-a.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 70 | (60–78) | B | A kabóca Észak- és Közép-Olaszországban általános (Umbriában is 12 községben), délen szórványos, Szicíliában és Szardínián hiányzik.Base di conoscenze: 32_nemzetkozi_helyzet_orszagkartyak.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 66 | (51–80) | C · dati mancanti | A vektor széles északi és közép-olasz elterjedése alapján becsültem a pozitív provinciák szőlőarányát, teljes 2025–2026-os lista nélkül.Base di conoscenze: J_termeloi_hang_kommunikacio_orszagok(6).md |
T2 — Densità della cicalina
MetodologiaValore finale: 40 · valore centrale: 40 (mediana: 38 · media: 42) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 38 | (18–60) | C · dati mancanti | Piemonte átlag 2,1/csapda/szezon, zömében kezelt ültetvényből és bontás nélkül, ezért nem alap; kezeletlen Val di Susa 2024: 28,5 csak jelzés.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 34 | (22–50) | C · dati mancanti | Piemontéban 10 496 csapdán 2,1 egyed/csapda az átlag (11,5%-ban >5), de a forrás nem választja szét a kezelés előtti lárvafelmérést, a kezeletlen és a kezelés utáni fogást.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 54 | (30–78) | C · dati mancanti | Kezelés előtti lárvasűrűség és elkülönített kezeletlen fogás nincs; a kezelt vagy tisztázatlan státuszú szezonfogást és a puszta lárvastádiumot kizártam.Base di conoscenze: E_vedekezes_labor(6).md |
T3 — Mancata lotta nei vigneti commerciali
MetodologiaValore finale: 29,3 · valore centrale: 29,3 (mediana: 28 · media: 30,7) · Evidenze: classe A
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 28 | (18–42) | A | Az érintett régiókban mindenhol kötelező, napló és bírság 1 000–6 000 EUR, szúrópróbás ellenőrzés (Piemonte 674 helyszíni); arányszám nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 24 | (15–35) | A | Az északi és közép-olasz régiók teljes szőlőterületén 2–3 kezelés kötelező, szigorú bírsággal (1000–6000 EUR), támogatásfelfüggesztéssel és nyilvántartási zárolással ellenőrizve.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 40 | (30–53) | A · dati mancanti | Több északi régióban teljes területű kötelezettség működik, országosan azonban a rendszer nem egységes és a végrehajtási arány ismeretlen.Base di conoscenze: 10_vedekezes.md |
T5a — Mancata lotta nei rifugi abbandonati
MetodologiaValore finale: 46,2 · valore centrale: 46,2 (mediana: 45 · media: 47,3) · Evidenze: classe A
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 42 | (30–58) | A | Északon rendszeres kényszerintézkedés (Piemonte 227 ha kivágva, 187 felszólítás), országos felhagyott-nevező nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 45 | (35–58) | A | A zónákban kötelező az elhagyott szőlők és vadszőlők felszámolása, Piemontéban 227 ha-t vágtak ki és 222+31+2 kockázati helyzetet jelentettek, Venetóban hatósági kényszerkivágás működik.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 55 | (36–75) | C · dati mancanti | Regionális elhagyottsági bejelentés és kötelező felszámolás létezik, de a megtisztított menedékterület országos aránya hiányzik.Base di conoscenze: E_vedekezes_labor(6).md |
T5b — Mancata lotta nelle viti di orti familiari
MetodologiaValore finale: 42,3 · valore centrale: 42,3 (mediana: 42 · media: 42,7) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 42 | (28–58) | B · dati mancanti | A rendeletek a nem hivatásos szőlőre és izolált tőre is kiterjednek, községi közzététellel; ellenőrzési adat nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 38 | (25–55) | A | Veneto, Lombardia és FVG rendeletei kifejezetten kiterjesztik a kivágási és kezelési kötelezettséget a nem hivatásos, családi és izolált tőkékre is, önkormányzati közléssel.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md |
| OpenAI ChatGPT | 48 | (29–70) | C · dati mancanti | Egyes régiók az elszigetelt hobbitőkéket is kötelezik, de országos házikerti ellenőrzési és kezelési arány nincs.Base di conoscenze: E_vedekezes_labor(6).md |
T4 — Carenze qualitative della lotta
MetodologiaValore finale: 18,8 · valore centrale: 18,8 (mediana: 18 · media: 19,7) · Evidenze: classe A
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 16 | (10–28) | A | Heti bulletinek kötelező ablakkal, több hatásmód (neonikotinoid-jellegű, piretroid, piretrin, kálisó), bio-választék; a kaolin csak szükségengedéllyel.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 18 | (10–28) | A | Heti fenológiai bulletinek és több hatásmód áll rendelkezésre hagyományos (acetamiprid, flupiradifuron, piretroidok) és ökológiai (piretrin, kálisó, kaolin szükségengedéllyel) termesztésben.Base di conoscenze: 29_vedekezes_kiserleti_hatekonysag.md, 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md |
| OpenAI ChatGPT | 25 | (16–38) | A | Stádiumalapú regionális időzítés és hagyományos–bio kezelési rend van, az ökológiai hatásmódválaszték szűkebb.Base di conoscenze: 10_vedekezes.md |
T7 — Scarsa informazione sulla lotta
MetodologiaValore finale: 32,8 · valore centrale: 32,8 (mediana: 35 · media: 30,7) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 35 | (25–50) | B | Heti regionális bulletin és községi tükrözés, a szervezett termelők jól, a kiskerti tartók kevésbé elértek; arány nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 20 | (12–30) | A | A regionális szolgálatok, konzorciumok és önkormányzatok (pl. Cigognola) időben, pontos dátumablakokkal juttatják el a felhívásokat a termelők többségéhez.Base di conoscenze: 35_termeloi_szervezetek_es_kollektiv_vedekezes.md |
| OpenAI ChatGPT | 37 | (21–57) | C · dati mancanti | Sűrű regionális felhívások támogatják a szervezett termelőket, de a kistermelők és házikertesek időbeni elérése nincs felmérve.Base di conoscenze: E_vedekezes_labor(6).md |
T10 — Mancata rimozione delle fonti
MetodologiaValore finale: 22,3 · valore centrale: 22,3 (mediana: 22 · media: 22,7) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 25 | (14–42) | B | Veneto 2024: határozatok végrehajtása 91 % és 69 % (tudásbázis); a tünetes tők önkéntes kivágását márc. 31-ig kevesen ellenőrzik, országos szám nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 22 | (14–32) | A | Venetóban a részleges kivágási határozatok 91%-át, a teljesek 69%-át hajtották végre, és 2026 szeptemberében is rendszeresek a hatósági kivágási elrendelések.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 21 | (9–40) | C · dati mancanti | A korábbi részleges végrehajtási adatok elmaradást jeleznek, de a 2026-os eltávolítási rendelkezések nem igazolják országosan a határidős teljesítést.Base di conoscenze: D_jog_bejelentes_kartalanitas(6).md |
T11 — Mancanza di capacità economica per la lotta
MetodologiaValore finale: 53,3 · valore centrale: 53,3 (mediana: 53 · media: 53,7) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 52 | (40–65) | B | Borár −7…−9 %, inputindex nő, rekordközeli készlet, szőlőár −16…−23 % egyes DOC-oknál; a többség még fedez; új hatóanyag nincs, a meglévők fennmaradnak.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 56 | (45–68) | B | Rekord borkészlet (42,6–45,6 millió hl), csökkenő bor- és szőlőárak (-7%..-23%) és emelkedő rovarölőszer-költségek szűkítik a gazdák mozgásterét.Base di conoscenze: 25_gazdasag_karok_kartalanitas_biztositas.md |
| OpenAI ChatGPT | 53 | (37–71) | C · dati mancanti | A készletnövekedés és az árnyomás szűkíti a védekezési keretet, de nem igazolt a termelők többségének veszteségessége vagy a fejlesztések leállítása.Base di conoscenze: 25_gazdasag_karok_kartalanitas_biztositas.md |
T6 — Via del materiale di moltiplicazione
MetodologiaValore finale: 30,3 · valore centrale: 30,3 (mediana: 31 · media: 29,7) · Evidenze: classe A
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 33 | (24–48) | A · dati mancanti | Tanúsítás, RUOP-szemle (2023: 1 446 hely), fertőzött zónából hőkezelés; a házi szaporításról és cseréről nincs adat.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 25 | (15–38) | A · dati mancanti | A faiskolákban 2–4 kötelező kezelés, sűrű csapdázás (3 lap/0,5 ha) és fertőzött zónából kötelező melegvizes kezelés él, de a házi szaporításról nincs adat.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md |
| OpenAI ChatGPT | 31 | (18–49) | C · dati mancanti | Tanúsítás, faiskolai monitoring és kockázatos anyagnál hőkezelés működik, az informális forgalom és az országos ellenőrzési lefedettség ismeretlen.Base di conoscenze: 10_vedekezes.md |
T8 — Meteo
MetodologiaValore finale: 50 · Evidenze: classe A
Valore calcolato da dati ufficiali con uno script fisso.
Regola applicata: gépi számítás (0. lépés)
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | – | non indicato | A | A prompt szerint ősszel 50.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | – | non indicato | A | Őszi futás, a szezonra már van megfigyelési adat, ezért a T8 pontszáma 50.Base di conoscenze: 45_kabocaterjedes_es_vedekezes_helyzetkep.md |
| OpenAI ChatGPT | – | non indicato | C | A feladat őszre rögzített semleges értéke. |
G1 — Quota non ispezionata (commerciale)
MetodologiaValore finale: 88,3 · valore centrale: 88,3 (mediana: 88 · media: 88,7) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 95 | (87–99) | B | Veneto ~900 ha, Lombardia 61 ha, Bolzano 426 ha, VdA 20 ha, Piemonte 261 és Trento 994 szőlő (2025, tudásbázis); ismeretlen: termelői és konzorciumi szemle, Toszkána; összesen néhány ezer ha a 694 ezerből.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 88 | (78–94) | A | A dokumentált hatósági és projekt-szemlék (Veneto ~900 ha, Piemonte 616 pont, Bolzano 426 ha, Lombardia 61 ha) a 694 333 ha-os nemzeti terület töredékét fedik le, a termelői önszemle mértéke ismeretlen.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 83 | (61–96) | C · dati mancanti | A megfigyelőhelyek, tesztek és képzett szemlézők adatai nem adják meg a megfelelő időablakban országosan átvizsgált egyedi hektárt.Base di conoscenze: 12_felderites_monitoring_mi.md, J_termeloi_hang_kommunikacio_orszagok(6).md |
G5a — Quota non ispezionata (orti familiari)
MetodologiaValore finale: 88,7 · valore centrale: 88,7 (mediana: 90 · media: 87,3) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 95 | (87–99) | C · dati mancanti | Hatósági kiskert-szemleadat nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 90 | (80–97) | C · dati mancanti | A házikertek hatósági átvizsgálási arányáról nincs országos adat.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 77 | (54–93) | C · dati mancanti | A házikerti kötelezettség ismert, a kerti tőkeállomány és az elvégzett szemlék országos száma nem.Base di conoscenze: D_jog_bejelentes_kartalanitas(6).md |
G5b — Quota non ispezionata (vigneti abbandonati)
MetodologiaValore finale: 71,3 · valore centrale: 71,3 (mediana: 72 · media: 70,7) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 75 | (58–88) | C · dati mancanti | Piemonte 456 szőlőt vizsgált, 255 kockázatos helyzetet jelentettek a projektek; máshol bejelentésre, nevező nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 72 | (58–85) | B | Piemontéban és Lombardiában bejelentő rendszer és célzott elhagyottszőlő-ellenőrzés működik, de a teljes felhagyott állomány átvizsgált aránya alacsony.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 65 | (41–85) | C · dati mancanti | Az elhanyagolt ültetvényekre működnek jelzési csatornák, de a bejelentések nem azonosak az összes menedék átvizsgáltságával.Base di conoscenze: D_jog_bejelentes_kartalanitas(6).md |
G2 — Monitoraggio inaffidabile
MetodologiaValore finale: 30 · valore centrale: 30 (mediana: 31 · media: 29) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 32 | (22–45) | B | Minősített szakemberek, kódolt tünetlap; a toleráns Glera és Garganega miatt rejtett tartalék marad.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 24 | (15–35) | A | Minősített szakemberek (Piemonte külön kerettel), konzorciumi technikusok és egységes tünetkódolási protokollok biztosítják a szemlék minőségét.Base di conoscenze: 35_termeloi_szervezetek_es_kollektiv_vedekezes.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 31 | (17–49) | C · dati mancanti | Képzett regionális szemlézők és kialakult protokollok mellett a termelői önellenőrzés országos minősége nem mérhető.Base di conoscenze: 03_tunettan_reszletes.md, 12_felderites_monitoring_mi.md |
G4 — Debolezza del prescreening automatico
MetodologiaValore finale: 83,8 · valore centrale: 83,8 (mediana: 84 · media: 83,7) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 84 | (76–93) | C | Prosecco 634 ha drón pontosság nélkül, traktoros MI-kísérlet; a terület 10 %-a alatt, igazolatlan.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 85 | (75–95) | C | Csak kísérleti drónos és légi felmérések (Prosecco, PERBACCO) futnak, üzemi szinten igazolt gépi előszűrés nincs.Base di conoscenze: 24_taverzekeles_kepfelismeres_mi.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 82 | (75–95) | C · dati mancanti | Több olasz gépi előszűrési kísérlet létezik, de a validált üzemi lefedettség országosan kicsi vagy nem ismert.Base di conoscenze: F_felderites_mi_gepi_eloszures(6).md |
G3 — Mancata conferma di laboratorio
MetodologiaValore finale: 65 · valore centrale: 65 (mediana: 72 · media: 58) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 72 | (40–88) | B · dati mancanti | Fertőzött zónában labor nélküli kivágás, ott a gyanú zöme minta nélkül marad; PCR Toszkánában 3 972 vizsgálat; átfutási idő nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 20 | (10–35) | A · dati mancanti | A fertőzött zónákban a tünetes tőkéket labor nélkül kell kivágni, Toszkánában 2899 kérelemre 3972 vizsgálat jutott, pontos 30 napos átfutási arány azonban nem közölt.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 82 | (64–95) | C · dati mancanti | A fertőzött zónákban elrendelt tünetalapú eltávolítás sok tőkénél kizárja a PCR-t, a 30 napos országos teljesülés pedig ismeretlen.Base di conoscenze: 11_labordiagnosztika.md |
G6 — Difficoltà di notifica
MetodologiaValore finale: 36,3 · valore centrale: 36,3 (mediana: 38 · media: 34,7) · Evidenze: classe A
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 38 | (25–50) | A | Kötelező bejelentés regionális űrlappal (Lombardia online, Toszkána és Piemonte űrlap/e-mail); visszajelzési idő nem ismert.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 28 | (18–40) | A | Toszkána, Lombardia és Piemonte is rendszeresített online vagy papíralapú bejelentő űrlapot használ, visszajelzési határidő nélkül.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md |
| OpenAI ChatGPT | 38 | (23–53) | C · dati mancanti | Regionális űrlapos és közvetlen bejelentés működik, de egységes ügykövetés és határidős visszajelzés nem igazolt.Base di conoscenze: 09_bejelentes_es_teendok.md |
G8 — Disincentivi alla notifica
MetodologiaValore finale: 58,3 · valore centrale: 58,3 (mediana: 58 · media: 58,7) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 58 | (48–70) | B | Újratelepítéshez kötött részleges támogatás (Veneto 1,48 M EUR, Toszkána 735 ezer EUR, átalány 65–70 %); egyes tőre általában nincs; kifizetési idő nem ismert.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 54 | (44–65) | B | Részleges, újratelepítéshez kötött támogatás érhető el az országos alapból és regionális keretekből (Veneto 1,48 M EUR, Toszkána 735 ezer EUR), egyedi tőkére általában nem fizetnek.Base di conoscenze: 25_gazdasag_karok_kartalanitas_biztositas.md, 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md |
| OpenAI ChatGPT | 64 | (46–81) | C · dati mancanti | Regionális kártalanítási és újratelepítési keretek vannak, de a teljes tőkeérték, kieső jövedelem és kifizetési idő országos fedezete hiányos.Base di conoscenze: 25_gazdasag_karok_kartalanitas_biztositas.md |
G11 — Mancanza di interesse economico a individuare
MetodologiaValore finale: 49,7 · valore centrale: 49,7 (mediana: 50 · media: 49,3) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 50 | (38–62) | B | Az árrés szűkül, de a termelés zöme még értékes; kilépési hullám nem igazolt, ágazati kivágási igény van.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 52 | (40–64) | B | A rekordkészletek és csökkenő borárak rontják a jövedelmezőséget, bár a nagy DOC/DOCG-vidékeken az ültetvényérték még fenntartja a felderítési érdeket.Base di conoscenze: 25_gazdasag_karok_kartalanitas_biztositas.md |
| OpenAI ChatGPT | 46 | (29–66) | C · dati mancanti | Az árnyomás gyengítheti az önkéntes keresést, de országos kilépési érdek vagy széles körű küszöbvárás nem bizonyított.Base di conoscenze: 20_termeloi_tapasztalatok_es_velemenyek.md |
V1 — Mancanza di una cura
MetodologiaValore finale: 82,2 · valore centrale: 82,2 (mediana: 80 · media: 84,3) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 80 | (72–92) | C | Gyógymód nincs; a plazmaaktivált víz olasz szabadföldi eredménye nem meggyőző, a BTH terepen negatív.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md, 47_gyogymod_fajtak_piac_noveny_allapot_kiterjedes_helyzetkep.md |
| Google Gemini | 98 | (92–100) | C | Engedélyezett gyógymód nincs, az elicitorok és endofitonok csak kísérleti szinten szerepelnek.Base di conoscenze: 47_gyogymod_fajtak_piac_noveny_allapot_kiterjedes_helyzetkep.md |
| OpenAI ChatGPT | 75 | (75–95) | C | Laboratóriumi biokomplex-eredmények vannak, de a BTH és PAW terepi eredményei nem igazolnak hozzáférhető FD-gyógymódot.Base di conoscenze: I_nemzetkozi_tortenet_gazdasag(6).md |
V2 — Mancanza di varietà resistenti
MetodologiaValore finale: 99,8 · valore centrale: 99,8 (mediana: 100 · media: 99,7) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 99 | (97–100) | C | Fajtaérzékenységi különbségek vannak, igazoltan ellenálló fajta nincs.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 100 | (99–100) | C | Valódi ellenálló fajta nincs köztermesztésben (a CREA keresztezései még nemesítési fázisban vannak).Base di conoscenze: 02_korokozo_biologia_genotipusok.md |
| OpenAI ChatGPT | 100 | non indicato | C | Igazolt FD-rezisztens telepített fajta nincs; a toleráns helyi és gombarezisztens fajták nem számíthatók ide.Base di conoscenze: I_nemzetkozi_tortenet_gazdasag(6).md |
V3 — Mancato risanamento
MetodologiaValore finale: 100
Con l’estirpazione obbligatoria non ha effetto nella formula, quindi non riceve un punteggio.
Regola applicata: kötelező kivágás alatt nem pontozandó (5.2): a legutóbbi érték marad
V4 — Stato fitosanitario generale
MetodologiaValore finale: 50
Con l’estirpazione obbligatoria non ha effetto nella formula, quindi non riceve un punteggio.
Regola applicata: kötelező kivágás alatt nem pontozandó (5.2): a legutóbbi érték marad
V5 — Mancanza di risorse per il trattamento collettivo e la ricerca
MetodologiaValore finale: 33 · valore centrale: 33 (mediana: 32 · media: 34) · Evidenze: classe A
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 40 | (28–55) | A | Kis országos alap (2 M EUR/év) és regionális pályázatok; önálló nemzeti FD-kutatási program nem azonosított.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 30 | (20–42) | A | Éves országos FD-alap (2 M EUR/év) és rendszeres regionális keretek (Veneto kollektív védekezés és egyetemi modell, Piemonte felderítés, Toszkána újratelepítés) állnak rendelkezésre.Base di conoscenze: 34_nemzetkozi_fd_jog_es_hatosagi_intezkedesek.md, 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 32 | (19–49) | C · dati mancanti | Tartós újratelepítési alap és többéves RESISTO.FD fajtakutatás létezik, de a keretek szűkösek és hozzáférésük regionális.Base di conoscenze: I_nemzetkozi_tortenet_gazdasag(6).md |
V6 — Mancanza di un mercato per lo sviluppo
MetodologiaValore finale: 55,2 · valore centrale: 55,2 (mediana: 55 · media: 55,3) · Evidenze: classe B
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 55 | (42–68) | B | Nagy nemzetközi piac, de 2026-ban először csökkenő terület, eső ár és magas készlet; a fejlesztés főleg közpénzes.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 55 | (44–66) | B | Tíz év növekedés után 2026-ban először csökken a szőlőterület, magasak a készletek és mérséklődik a termés (-7,2%), a kutatást főleg közpénz és konzorciumok viszik.Base di conoscenze: 47_gyogymod_fajtak_piac_noveny_allapot_kiterjedes_helyzetkep.md |
| OpenAI ChatGPT | 56 | (40–73) | C · dati mancanti | A nagy nemzetközi piac mellett a készletek és árnyomás gyengítik a keresletet, a magánfinanszírozású FD-fejlesztések nagysága ismeretlen.Base di conoscenze: 25_gazdasag_karok_kartalanitas_biztositas.md |
J — Carico epidemico
MetodologiaValore finale: 35,8 · valore centrale: 35,8 (mediana: 36,7 · media: 34,9) · Evidenze: classe C
Punteggi e motivazioni per esperto
| Esperto | Punteggio | Intervallo | Classe | Motivazione |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | 29,20,12% | (0–69,4) | C | Tőszám országosan nincs; az I-ből a kitett ~22 %-kal számolt, ~2,8 milliárd tőre vetített becslés.Base di conoscenze: orszagcsomagok-2026-10.md |
| Google Gemini | 36,70,15% | (0–69,4) | C | Északon csökkenő tendencia látszik (Veneto ~30 ezer, Bolzano ~20 ezer kivágott tőke, Piemonte 4,87%-os lokális incidencia), ami országos szinten (~2,5 milliárd tőke) ~0,1–0,2%-os éves terhet jelent.Base di conoscenze: 44_hatosagi_eves_jelentesek_felugyeleti_idosorok.md |
| OpenAI ChatGPT | 38,80,16% | (0–85,6) | C · dati mancanti | A 12 havi kijelölt számláló becsült 4 363 789 tő, a nevező 681 842 ha × feltételezett 4000 tő/ha, azaz 2 727 368 000 tő.Base di conoscenze: C_magyar_helyzet_adatok(6).md |
Stima di esperti, non dati ufficiali.