MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2129521253 · doi:10.1093/jee/tov009

Comparison of Relative Bias, Precision, and Efficiency of Sampling Methods for Natural Enemies of Soybean Aphid (Hemiptera: Aphididae)

2015· article· en· W2129521253 sur OpenAlexaff
Jordan A. Bannerman, Alejandro C. Costamagna, Brian McCornack, David W. Ragsdale

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceUniversity of Minnesota
Mots-clésBiologyHarmonia axyridisCoccinella septempunctataSoybean aphidAphididaeQuadratSampling (signal processing)CoccinellidaeTransectEcologyPredationHomopteraPEST analysisBotanyPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generalist natural enemies play an important role in controlling soybean aphid, Aphis glycines (Hemiptera: Aphididae), in North America. Several sampling methods are used to monitor natural enemy populations in soybean, but there has been little work investigating their relative bias, precision, and efficiency. We compare five sampling methods: quadrats, whole-plant counts, sweep-netting, walking transects, and yellow sticky cards to determine the most practical methods for sampling the three most prominent species, which included Harmonia axyridis (Pallas), Coccinella septempunctata L. (Coleoptera: Coccinellidae), and Orius insidiosus (Say) (Hemiptera: Anthocoridae). We show an important time by sampling method interaction indicated by diverging community similarities within and between sampling methods as the growing season progressed. Similarly, correlations between sampling methods for the three most abundant species over multiple time periods indicated differences in relative bias between sampling methods and suggests that bias is not consistent throughout the growing season, particularly for sticky cards and whole-plant samples. Furthermore, we show that sticky cards produce strongly biased capture rates relative to the other four sampling methods. Precision and efficiency differed between sampling methods and sticky cards produced the most precise (but highly biased) results for adult natural enemies, while walking transects and whole-plant counts were the most efficient methods for detecting coccinellids and O. insidiosus, respectively. Based on bias, precision, and efficiency considerations, the most practical sampling methods for monitoring in soybean include walking transects for coccinellid detection and whole-plant counts for detection of small predators like O. insidiosus. Sweep-netting and quadrat samples are also useful for some applications, when efficiency is not paramount.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Economic EntomologyMême sujetInsect-Plant Interactions and ControlTravaux en français237 207