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Enregistrement W2098191242 · doi:10.1146/annurev.ento.48.091801.112639

M<scp>ANAGEMENT OF</scp> A<scp>GRICULTURAL</scp> I<scp>NSECTS WITH</scp> P<scp>HYSICAL</scp> C<scp>ONTROL</scp> M<scp>ETHODS</scp>

2002· review· en· W2098191242 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

RevueAnnual Review of Entomology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreharvestPostharvestPest controlNanotechnologyComputer scienceBiologyMaterials scienceEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideally, integrated pest management should rely on an array of tactics. In reality, the main technologies in use are synthetic pesticides. Because of well-documented problems with reliance on synthetic pesticides, viable alternatives are sorely needed. Physical controls can be classified as passive (e.g., trenches, fences, organic mulch, particle films, inert dusts, and oils), active (e.g., mechanical, polishing, pneumatic, impact, and thermal), and miscellaneous (e.g., cold storage, heated air, flaming, hot-water immersion). Some physical methods such as oils have been used successfully for preharvest treatments for decades. Another recently developed method for preharvest situations is particle films. As we move from production to the consumer, legal constraints restrict the number of options available. Consequently, several physical control methods are used in postharvest situations. Two noteworthy examples are the entoleter, an impacting machine used to crush all insect stages in flour, and hot-water immersion of mangoes, used to kill tephritid fruit fly immatures in fruit. The future of physical control methods will be influenced by sociolegal issues and by new developments in basic and applied research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,007
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0070,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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