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Enregistrement W1970594746 · doi:10.7202/706185ar

Invasion of the Carribean by the hibiscus mealybug, Maconellicoccus hirsutus Green [Homoptera : Pseudococcidae]

2005· article· en· W1970594746 sur OpenAlexfundvenueno aff
L. A. Sagarra, Dorothy D. Peterkin

Notice bibliographique

RevuePhytoprotection · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch on scale insects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésEncyrtidaeMealybugBiologyPEST analysisBiological pest controlCoccinellidaeIntegrated pest managementPest controlHomopteraHibiscusBotanyEcologyParasitoidHorticulturePredationPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its accidental introduction into the island of Grenada in 1994, Maconellicoccus hirsutus [Homoptera : Pseudococcidae], commonly named the Hibiscus or Pink Mealybug (HMB), has been inexorably spreading through the Caribbean islands where it has become a major pest on several crops in 24 Caribbean Islands. This pest was also reported in Guyana threatening South and Central America. M. hirsutus is a very prolific pest that injects a toxin at the point of feeding, causing severe distortion of leaves, new shoots and fruit. Initial use of physical and chemical control methods were ineffective. In addition, because of its wide host range and its rapid geographie expansion, not only to agricultural land but also to home gardens and forest areas, biological control appeared as the most suitable method to manage the HMB populations. Three natural enemies were selected for this biocontrol effort: the predatory beetles Cryptolaemus montrouzieri Mulsant and Scymnuscoccivora Ramkrisna [Coleoptera : Coccinellidae] and the parasitoid Anagyruskamali Moursi [Hymenoptera : Encyrtidae]. A. kamali and C. montrouzieri were highly effective in bringing HMB populations under control. In newly infested countries, early introduction of biological control agents resulted in effective management of the pest. This experience provided a model for future management of other alien invasive pest species in the region.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
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'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

Citations32
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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