Identification of Empoasca onukii (Hemiptera: Cicadellidae) and Monitoring of its Populations in the Tea Plantations of South China
Notice bibliographique
Résumé
Tea green leafhoppers (Empoasca spp.) are considered one of the major pests in tea plantations in Asia. They are, however, difficult to monitor due to their size and flying and jumping abilities. In this study, we clarified the identification of the leafhopper species encountered in our study plantations and examined the impacts of sampling methods in estimating population abundance and sex ratio. The natural sex ratio of eggs, nymphs, and adults of tea green leafhopper and the differences between male and female were tested. Despite previous reports that Empoasca vitis (Goethe) was the major leafhopper present in our study area, our results showed that only Empoasca onukii Matsuda was found. Variation in population size over time and bias in sex ratio depending on the sampling methods were found in our monitoring experiments. In general, adult males were more attracted to yellow sticky cards than females. We believe that because female leafhoppers should be the target in pest control, yellow sticky cards may not be the most suitable monitoring or effective control of tea green leafhopper. We demonstrate the importance of understanding the implications of sampling techniques for population estimation and sex ratio bias as well as how temporal variation may affect monitoring results. Precise monitoring should take into consideration the different life histories of male and female.
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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 ».