Reduction of <i>Delia radicum</i> attack in field brassicas using a vertical barrier
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insecticide options for controlling Delia radicum (L.) (Diptera: Anthomyiidae) in brassica crops are now limited, and alternatives are needed. Vertical mesh barriers impede females reaching, and ovipositing in, small‐scale crops. We tested this pest management technique in a commercial crop to determine whether such barriers would also reduce dispersal of females at larger scales, and whether there was any detectable pattern to the spatial distributions of female D. radicum , eggs, and damage in a rutabaga crop [ Brassica napabrassicae (L.) Mill (Brassicaceae)]. A mesh fence of 1.3 m high with an externally facing 30‐cm overhang was erected around the perimeter of a 2.7‐ha field. Yellow sticky traps were positioned at 12 points outside and at 104 locations along transects inside the barrier to capture adult flies. Eggs were sampled from soil around 10 plants at 62 locations and damage was assessed at harvest using a subset of 38 of these locations. There was a substantial reduction (up to 96%) in the number of female flies caught per trap inside the fence compared with outside and a change in the male:female sex ratio from 0.36 outside to 0.92 inside. Female numbers inside and outside were related and sampling date, trap location, and trap face explained significant proportions of the variance in both data sets. There was no relationship between the size of the population and the distance flies penetrated into the field or the proportion of flies recovered in the outer 10 m. Female, egg, and damage counts were largely restricted to the perimeter of the field. Although eggs and damage were related, trap counts did not reflect their spatial distributions. Damage was related to oviposition in the later weeks leading up to harvest. We conclude that yellow sticky traps are an ineffective monitoring tool compared with egg sampling, exclusion barriers can reduce numbers of females reaching a crop, and the system has the potential to deliver reductions in damage and pest control costs at a commercial scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».