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Enregistrement W2115825661 · doi:10.1603/ec13283

An Inexpensive Feeding Bioassay Technique for Stored-Product Insects

2014· article· en· W2115825661 sur OpenAlexafffund
Erin L. Clark, Rylee Isitt, Erika Plettner, Paul G. Fields, Dezene P.W. Huber

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsBritish Columbia Knowledge Development FundUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésBiologyScannerRelative humidityBioassayPetri dishGravimetric analysisEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We used the red flour beetle, Tribolium castaneum Herbst (Coleoptera: Tenebrionidae), to compare three feeding bioassay techniques using flour disks. The area (scanner or digital photographs) and mass (sensitive balance) of the same flour disks were measured daily for 1 or 2 wk to assess feeding by insects. The loss in mass and area over 4 h was measured, as some variation over time was noticed in the disks with no insects feeding on them. The gravimetric method correlated well with both measurements of the area for the disks held in a growth chamber: scanner (R2 = 0.96), digital photography (R2 = 0.96). There was also a high correlation (R2 = 0.86) between the disk weight and area scanned at normal lab conditions. There were differences in the percentage of the disks remaining over time depending on the temperature and whether they were weighed or scanned. Measuring the mass of the disks resulted in a relatively larger percent of disk remaining compared with the scanned area. Mass measurements required a sensitive balance, handling of the disks and the insects, and appeared slightly more sensitive to humidity and temperature changes over time. Scanning the disks requires flat bed scanner access but less handling of both insects and disks. Digital photographs could be taken quickly, requiring less equipment, although photographs had to be further processed to determine area Scanning or taking digital photographs of flour disk area was an effective technique for measuring insect feeding.

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)0,001
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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