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Enregistrement W1915591633 · doi:10.1111/j.1948-7134.2009.00002.x

Efficacy of the botanical repellents geraniol, linalool, and citronella against mosquitoes

2009· article· en· W1915591633 sur OpenAlexaff
Günter C. Müller, Amy Junnila, Jerry F. Butler, Vassiliy D. Kravchenko, Edita E. Revay, Robert W. Weiss, Yosef Schlein

Notice bibliographique

RevueJournal of Vector Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeraniolLinaloolToxicologyBiologyActive ingredientDEETFood scienceEssential oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We determined the degree of personal protection provided by citronella, linalool, and geraniol in the form of commercially available candles or diffusers, both indoors and outdoors. Under the uniform conditions of the experiments, all substances repelled significantly more mosquitoes than the unprotected control. Furthermore, the repellents tested were more active when in the form of a continuous release diffuser than in candle form. All candles were 88 g containing 5% of the active ingredient and all diffusers contained 20 g of 100% active ingredient. Indoors, the repellency rate of citronella candles was only 14% while the repellency rate of citronella diffusers was 68%. The repellency of geraniol candles was 50% while the diffusers provided a repellency rate of 97%. No linalool candles were available for study but linalool diffusers repelled mosquitoes by 93%. Outdoors, citronella diffusers placed 6 m from mosquito traps repelled female mosquitoes by 22%, linalool repelled females by 58%, and geraniol repelled females by 75%. Trap catches were significantly reduced again when diffusers were placed 3 m from the traps. We concluded that geraniol had significantly more repellent activity than citronella or linalool in both indoor and outdoor settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations125
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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