Measurement and Selection of Parasitoid Quality for Mass-Reared Trichogramma minutum Riley Used in Inundative Release
Notice bibliographique
Résumé
Parasitoid quality, subject to both genetic and environmental influences, is critical to the success of any biological control program, however, its measurement and improvement is poorly understood. In this study, a classic genetic approach is taken to develop two indices, namely a character index and a fitness index, for the measurement and selection of high quality parasitoids used in inundative release. Six life-history traits and corresponding fitness components in 33 inbred strains of Trichogramma minutum were used to generate both genotypic and phenotypic variance-covariance matrices that then allowed for the construction of the indices. Most traits and their fitness components were positively correlated, both phenotypically and genotypically, with lifetime fecundity and the number of female offspring appearing to have an important influence. Selection of the top three strains showed that parasitoid quality could be improved by 36% using the character index and possibly up to 150% using the fitness index. The two indices were linearly correlated suggesting that either could be used to measure quality. The character index is recommended because it requires information on only three life-history traits (fecundity, number of female offspring, and number of male offspring) and has highly correlated responses of fitness components. Our work demonstrates that the best quality T. minutum will be obtained by using the character index to select for inbred strains which have high fecundity and number of female offspring.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».