Sampling plan for the coffee leaf miner <i>Leucoptera coffeella</i> with sex pheromone traps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 R 2 ‐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.
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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 découle