Analysis of grasshopper (Orthoptera: Acrididae) population surveys in Saskatchewan: 1972–2004
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grasshopper population forecasting and monitoring methods in western Canada have traditionally been linked to pest control decisions primarily by providing warnings of the likelihood of crop damage. Risk to crops is categorized as very light (1–4 grasshoppers/m 2 ), light (>4–8 grasshoppers/m 2 ), moderate (>8–12 grasshoppers/m 2 ), severe (>12–24 grasshoppers/m 2 ), or very severe (>24 grasshoppers/m 2 ). A summary of grasshopper infestation by risk category indicated that in 29 of 33 years, infestations warranted ratings of severe or very severe, with the majority of these infestations occurring in the 1980s. Infestations involving the two categories severe and very severe encompassed about 84 900 and 85 600 km 2 of agricultural land during the two largest infestations in 1985 and 2002, respectively. Keeping grasshopper populations below economic thresholds through preventative measures is the goal of integrated pest management. To determine when control measures are warranted, producers are asked to monitor grasshopper populations and estimate the number of grasshoppers per square metre. Economic thresholds provide guidance in making a decision as to whether control is warranted in different crops. Using economic thresholds as a guide, this study identified the eco-districts most at risk of crop damage within each of four major eco-regions of Saskatchewan. Overall, risk was highest in five eco-districts of the Mixed Grassland Eco-region. These findings provide guidance for the agriculture industry in relation to grasshopper management and for future survey programs in relation to targeting regions of the province most at risk from grasshoppers.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».