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Enregistrement W1968205256 · doi:10.1071/ea07426

Insecticide resistance and implications for future aphid management in Australian grains and pastures: a review

2008· review· en· W1968205256 sur OpenAlexaff
Owain R. Edwards, Bernie Franzmann, D. J. Thackray, Svetlana Micic

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Experimental Agriculture · 2008
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPirimicarbMyzus persicaeAphidBiologyAgronomyResistance (ecology)Integrated pest managementImidaclopridToxicologyPest controlPEST analysisEnvironmental management systemInsecticide resistanceAphididaePesticideIrrigationHorticultureHomoptera

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aphids can cause substantial damage to cereals, oilseeds and legumes through direct feeding and through the transmission of plant pathogenic viruses. Aphid-resistant varieties are only available for a limited number of crops. In Australia, growers often use prophylactic sprays to control aphids, but this strategy can lead to non-target effects and the development of insecticide resistance. Insecticide resistance is a problem in one aphid pest of Australian grains in Australia, the green peach aphid (Myzus persicae). Molecular analyses of field-collected samples demonstrate that amplified E4 esterase resistance to organophosphate insecticides is widespread in Australian grains across Australia. Knockdown resistance to pyrethroids is less abundant, but has an increased frequency in areas with known frequent use of these insecticides. Modified acetylcholinesterase resistance to dimethyl carbamates, such as pirimicarb, has not been found in Australia, nor has resistance to imidacloprid. Australian grain growers should consider control options that are less likely to promote insecticide resistance, and have reduced impacts on natural enemies. Research is ongoing in Australia and overseas to provide new strategies for aphid management in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations122
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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