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Enregistrement W2104711199 · doi:10.1603/en09127

Modeling Distribution and Abundance of Soybean Aphid in Soybean Fields Using Measurements From the Surrounding Landscape

2010· article· en· W2104711199 sur OpenAlexafffundabout
Christie A. Bahlai, S. Sikkema, Rebecca H. Hallett, Jonathan A. Newman, A. W. Schaafsma

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Entomology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésSoybean aphidBiologyAphidOverwinteringInfestationBiological dispersalPEST analysisGrowing seasonAphididaeAgronomyColonizationEcologyHomopteraBotanyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean aphid (Aphis glycines Matsumura) is a severe pest of soybean in central North America. Outbreaks of the aphid in Ontario are often spotty in distribution, with some geographical areas affected severely and others with few or no aphid populations occurring in soybean for the duration of the season. A. glycines spend summers on soybean and overwinter on buckthorn, a shrub that is widespread in southern Ontario and is commonly found in agricultural hedgerows and at the margins of woodlots. A. glycines likely use both short distance migratory flights from buckthorn and longer distance dispersal flights in the search for acceptable summer hosts. This study aims to model colonization of soybean fields by A. glycines engaged in early-season migration from overwintering hosts. Akaike's information criterion (AIC) was used to rank numerous competing linear and probit models using field parameters to predict aphid presence, colonization, and density. The variable that best modeled aphid density in soybean fields in the early season was the ratio of buckthorn density to field area, although dramatic differences in relationships between the parameters were observed between study years. This study has important applications in predicting areas that are at elevated risk of developing economically damaging populations of soybean aphid and which may act as sources for further infestation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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