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Enregistrement W1480869617 · doi:10.1111/afe.12083

Patterns of diapause frequency and emergence in swede midges of southern Ontario

2014· article· en· W1480869617 sur OpenAlexafffundabout
Lauren E. Des Marteaux, Jonathan M. Schmidt, Marc Habash, Rebecca H. Hallett

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Entomology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésDiapauseBiologyMidgephotoperiodismVoltinismPEST analysisLarvaGrowing seasonEcologyZoologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The swede midge is an invasive pest of crucifers in North America and exhibits temporal plasticity in diapause; diapause frequencies change throughout the growing season and spring emergence is typically bimodal. Factors controlling the timing of swede midge diapause events are not well understood. Pre‐diapause larval swede midge populations were isolated within cages in the field and tracked for emergence over 3 years. Diapause frequency was inversely correlated with photoperiod and absolute maximum air temperature, however photoperiod did not influence emergence timing. Emergence from diapause occurred in two large peaks, in mid‐June and early July, with a third, smaller peak in late August. Emergence phenotypes may correspond to different diapause durations from 236 to 296 days, or post‐diapause development requiring between 516 and 1449 degree days. Approximately 2% of swede midges overwintered for 2 years. Early control efforts would be most effective if they targeted the diapausing cohort ( i.e. adults emerging June to July) to prevent damage by subsequent generations. Although few individuals overwintered for 2 years, prolonged diapause should be considered when crop rotation is employed for swede midge management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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