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Enregistrement W2122857036 · doi:10.1111/j.1439-0418.2004.00863.x

Use of pityol to reduce damage by the white pine cone beetle, <i>Conophthorus coniperda</i> (Col., Scolytidae) in seed orchards

2004· article· en· W2122857036 sur OpenAlexaff
Richard Trudel, Claude Guertin, Peter de Groot

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Entomology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceNatural Resources CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPEST analysisMating disruptionSeed orchardOrchardHorticultureIntegrated pest managementWhite (mutation)Conifer coneBlock (permutation group theory)BotanyPest controlAgronomyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The white pine cone beetle, Conophthorus coniperda (Schwarz), is a common and destructive pest of eastern white pine cones. The potential of mating disruption as a pest management tool against C. coniperda was tested during this experiment. The 5.5 ha white pine seed orchard used in this study was separated in three equal sections and different blocks were treated with pityol over 2‐year experiments. Ten and 20 pityol dispensers (bubble caps) were hung per treated block in 2001 (east block) and 2002 (centre block), respectively, to evaluate their impact on cone protection. During both seasons, the percentage of damaged cones at permanent stations was evaluated at monthly intervals in the middle of the treated block and at different places in the control area. For both years, the mean reduction in cone damage was 63.7% in the pheromone‐treated blocks. With this study, we have been able to demonstrate that mating disruption could be used as a biological pest management tool for the control of C. coniperda in white pine seed orchards.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations15
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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