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Enregistrement W2069497405 · doi:10.1093/jee/98.6.1876

Influence of Larval Stage and Virus Inoculum on Virus Yield in Insect Host Neodiprion abietis (Hymenoptera: Diprionidae)

2005· article· en· W2069497405 sur OpenAlexafffund
S. Y. Li, Andrea Skinner

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Forest Service
Mots-clésBiologyLarvaSawflyInstarVirusInoculationHost (biology)TenthredinidaeHymenopteraBotanyHorticultureVirologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virus yield produced by dead larvae of balsam fir sawfly, Neodiprion abietis (Harris) (Hymenoptera: Diprionidae), that had been infected at four different larval stages (second, third, fourth, or fifth instar) with two virus concentrations (10(5) polyhedral inclusion bodies (PIB) /ml or 10(7) PIB/ml), were analyzed and compared to determine the effects of instar and amount of virus inoculum on virus production. The results indicate that both larval stage and inoculation dosage significantly affect virus yield. On average, each dead larva produced 1.36-12.21 x 10(7) PIB, depending upon larval age and virus concentration of inoculation. Although each dead larva produced more PIB when it was inoculated in the fourth or fifth stage, inoculation of these larvae did not result in the highest virus yield because of low larval mortality. In terms of net virus return, third instars would maximize virus yield when they are inoculated with a virus concentration that can cause 95-100% larval mortality.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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