Alternatives to neonicotinoid insecticides for pest control: case studies in agriculture and forestry
Notice bibliographique
Résumé
Neonicotinoid insecticides are widely used for control of insect pests around the world and are especially pervasive in agricultural pest management. There is a growing body of evidence indicating that the broad-scale and prophylactic uses of neonicotinoids pose serious risks of harm to beneficial organisms and their ecological function. This provides the impetus for exploring alternatives to neonicotinoid insecticides for controlling insect pests. We draw from examples of alternative pest control options in Italian maize production and Canadian forestry to illustrate the principles of applying alternatives to neonicotinoids under an integrated pest management (IPM) strategy. An IPM approach considers all relevant and available information to make informed management decisions, providing pest control options based on actual need. We explore the benefits and challenges of several options for management of three insect pests in maize crops and an invasive insect pest in forests, including diversifying crop rotations, altering the timing of planting, tillage and irrigation, using less sensitive crops in infested areas, applying biological control agents, and turning to alternative reduced risk insecticides. Continued research into alternatives is warranted, but equally pressing is the need for information transfer and training for farmers and pest managers and the need for policies and regulations to encourage the adoption of IPM strategies and their alternative pest control options.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».