A dynamic population model for tsetse (Diptera: Glossinidae) area‐wide integrated pest management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A spatial model of tsetse (Glossina palpalis ssp. and G. pallidipes) life cycle was created in FORTRAN, and four control measures [aerial spraying of non‐residual insecticides, traps and targets, insecticide‐treated livestock (ITL) and the sterile insect technique] were programmed into the model to assess how much of each of various combinations of these control tactics would be necessary to eradicate the population. The model included density‐independent and ‐dependent mortality rates, temperature‐dependent mortality, an age‐dependent mortality, two mechanisms of dispersal and a component of aggregation. Sensitivity analyses assessed the importance of various life history features and indicated that female fertility and factors affecting survivorship had the greatest impact on the equilibrium of the female population. The female equilibrium was likewise reduced when dispersal and aggregation were acting together. Sensitivity analyses showed that basic female survivorship, age‐dependent and temperature‐dependent survivorship of adults, teneral‐specific survivorship, daily female fertility, and mean temperature had the greatest effect on the four applied control measures. Time to eradication was reduced by initial knockdown of the population and due to the synergism of certain combinations of methods [e.g., traps‐targets and sterile insect technique (SIT); ITL and SIT]. Competitive ability of the sterile males was an important parameter when sterile to wild male overflooding ratios were small. An aggregated wild population reduced the efficiency of the SIT, but increased it with increased dispersal. The model can be used interactively to facilitate decision making during the planning and implementation of operational area‐wide integrated pest management programs against tsetse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».