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Enregistrement W1996454548 · doi:10.1139/f06-008

A field test verifies that pheromones can be useful for sea lamprey (<i>Petromyzon marinus</i>) control in the Great Lakes

2006· article· en· W1996454548 sur OpenAlexfundvenueno aff
C. Michael Wagner, Michael L. Jones, Michael Twohey, Peter W. Sorensen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceFisheries and Oceans CanadaUniversity of MinnesotaGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésPetromyzonLampreySex pheromonePheromoneBiologyEcologyTrap (plumbing)Pheromone trapZoologyMating disruptionFisheryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pheromone-baited traps have proven highly effective for managing insect pests by selectively removing reproductively active adults prior to mating. Here, we report a field test of two pheromones produced by the sea lamprey, Petromyzon marinus, which may be useful for controlling pest populations in the Laurentian Great Lakes. In the Trout River, Michigan, we demonstrated that (i) 90% of actively migrating sea lampreys could be drawn into streams treated with a migratory pheromone and (ii) lampreys were three times more likely to enter a barrier-integrated trap in a treated stream when pheromone was discharged directly through that trap (vs. an adjacent, unbaited trap). In a second experiment, we baited three traps with spermiating males (that are known to release a sex pheromone) to investigate how the quantity and spatial distribution of multiple pheromone signals would affect our ability to trap ovulating females. We found that mature females showed a strong tendency to select traps with multiple males over a trap with a single male when the signals were encountered simultaneously, but not when encountered sequentially. Our results strongly suggest pheromones may prove highly effective as attractants in trap-based management tactics for sea lamprey in the Great Lakes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations88
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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