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Enregistrement W2122005034 · doi:10.1603/ec12325

Towards the Development of an Autocontamination Trap System to Manage Populations of Emerald Ash Borer (Coleoptera: Buprestidae) With the Native Entomopathogenic Fungus, <I>Beauveria bassiana</I>

2012· article· en· W2122005034 sur OpenAlexaffabout
D. Barry Lyons, Robert Lavallée, George Kyei‐Poku, Kees van Frankenhuyzen, Shajahan Johny, Claude Guertin, Joseph A. Francese, Gene Jones, Martine Blais

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensArmand Frappier MuseumInstitut National de la Recherche ScientifiqueNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerald ash borerBuprestidaeBeauveria bassianaBiologyConidiumAgrilusBassianaHorticultureBotanyEntomopathogenic fungusFraxinusBiological pest control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerald ash borer, Agrilus planipennis Fairmaire (Coleoptera: Buprestidae) is an invasive species from Asia that was discovered in North America Canada, in 2002. Herein, we describe studies to develop an autocontamination trapping system to disseminate Beauveria bassiana to control beetle populations. The standard trap for emerald ash borer in Canada is a light green prism trap covered in an insect adhesive and baited with (Z)-3-hexenol. We compared of green multifunnel traps, green intercept panel traps (both with and without fluon coating) and green prism traps for capturing emerald ash borer in a green ash plantation. The coated green multifunnel traps captured significantly more males and more females than any other trap design. We examined the efficacy of two native B. bassiana isolates, INRS-CFL and L49-1AA. In a field experiment the INRS-CFL isolate attached to multifunnel traps in autocontamination chambers retained its pathogenicity to emerald ash borer adults for up to 43 d of outdoor exposure. Conidia germination of the INRS-CFL isolate was >69% after outdoor exposure in the traps for up to 57 d. The L49-1AA isolate was not pathogenic in simulated trap exposures and the germination rate was extremely low (<5.3%). Mean (+/- SEM) conidia loads on ash borer adults after being autocontaminated in the laboratory using pouches that had been exposed in traps out of doors for 29 d were 579,200 (+/- 86,181) and 2,400 (+/- 681) for the INRS-CFL and the LA9-1AA isolates, respectively. We also examined the fungal dissemination process under field conditions using the L49-1AA isolate in a green ash plantation. Beetles were lured to baited green multifunnel traps with attached autocontamination chambers. Beetles acquired fungal conidia from cultures growing on pouches in the chambers and were recaptured on Pestick-coated traps. In total, 2,532 beetles were captured of which 165 (6.5%) had fungal growth that resembled B. bassiana. Of these 25 beetles were positive for the L49-1AA isolate.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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