Preliminary results of a survey on the role of arthropod rearing in classical weed biological control.
Notice bibliographique
Résumé
The rearing of arthropods is an essential but sometimes neglected and underestimated part of a classical weed biological control programme. Success in rearing is usually a pre-requisite to conducting host-specificity tests, obtaining enough individuals for initial field release or, later, for large-scale implementation. Although most biological control researchers can list situations where agent development has been stopped or slowed due to rearing difficulties, failures seldom get reported in the literature, thus preventing us from gauging the extent and relevance of rearing issues. To rectify this, a questionnaire was developed to investigate the prevalence of rearing problems in weed biological control programmes and to classify their occurrence according to a list of variables (e.g. taxonomy, biological features, genetic issues and researcher/programme attributes). The questionnaire was sent to 80 researchers from eight countries; 65% responded, generating 79 useful responses. Results confirm that, of the challenges faced in programmes, rearing is the most prevalent (56% out of ten possible general problem categories). The most common rearing problems encountered were conditions that were not conducive to mating and/or oviposition (30% of reported arthropod cases) or development (22% of reported arthropod cases). Our results identify key areas for rearing improvement, thus contributing to increased weed biological control project successes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».