MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020302451 · doi:10.1111/j.1439-0418.2007.01264.x

Sampling plan for the coffee leaf miner <i>Leucoptera coffeella</i> with sex pheromone traps

2008· article· en· W2020302451 sur OpenAlexaff
Tito Bacca, Eraldo Lima, Marcelo C. Picanço, R. N. C. Guedes, J. H. M. Viana

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Entomology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pheromone Research and Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésPheromone trapBiologyPEST analysisSampling (signal processing)Leaf minerToxicologyPopulation densitySex pheromonePopulationHorticultureBotanyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The population density of the coffee leaf miner Leucoptera coffeella (Guérin‐Méneville & Perrottet) (Lep., Lyonetiidae) can be estimated using pheromone traps in coffee fields as male capture reflects this pest damage based on previous correlational study. However, the spatial distribution of pheromone traps and their density are necessary to optimize the sampling procedure with pheromone traps. Therefore, the objectives of the present study were to determine the pheromone trap density required per hectare to sample coffee leaf miner populations and to determine the spatial distribution of the males of this pest species. The males were sampled every 8 days in 12 consecutive evaluations. Taylor’s power law and frequency distributions were used to recognize the distribution of the male capture data, which followed a negative binomial distribution. A common K was obtained, allowing the establishment of a single conventional sampling plan for the 12 fields investigated. The adjusted sampling plan requires eight traps in an area of 30 ha for a 25% precision error. Kriging‐generated maps allowed the simulation of male captures for 8, 12 and 20 traps per 30 ha and the results were compared with those obtained with absolute sampling resulting in R2‐values of 0.30, 0.57 and 0.60 respectively. The traps were able to identify the more highly infested areas within the field and are a precise and efficient tool for sampling populations of L. coffeella.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied EntomologyMême sujetInsect Pheromone Research and ControlTravaux en français237 207