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Enregistrement W2052973459 · doi:10.1007/s10144-012-0339-0

The interaction of dispersal and control methods for the riverine tsetse fly <i>Glossina</i> <i>palpalis</i> <i>gambiensis</i> (Diptera: Glossinidae): a modelling study

2012· article· en· W2052973459 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePopulation Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesErzincan Üniversitesi
Mots-clésBiological dispersalBiologyGlossinidaeTsetse flyHabitatEcologyPopulationLivestockSeed dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We used a spatial model of a riverine tsetse fly species Glossina palpalis gambiensis life cycle to investigate the interaction between their dispersal and three control methods and to document these interactions using sensitivity analyses. The model is currently limited to gallery forest habitat inhabited by Glossina palpalis gambiensis in the dry season in the sub‐humid zone of West Africa. The control methods modelled were traps and targets (TT), insecticide‐treated livestock (ITL), and the sterile insect technique (SIT). Both distance dispersed (up to 800 m) and percent of flies dispersing each day (up to 60 %) increased the efficiency of control by TT. Most of this increase occurred for low values of both distance dispersed and percent dispersing, but the increase continued up to the limits tried. The daily movement of cattle assisted the control program and when movement was considerable (up to 600 m daily) the effects were greater than the effects of tsetse dispersal. Random dispersal decreased aggregation and equilibrium population size, and thus also increased the efficiency of SIT. Dispersal that was mostly oriented towards clumps was of much less value for SIT but acted on TT and ITL similarly to random dispersal.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,289 · 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