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Enregistrement W2129645280 · doi:10.1603/en11315

The Push-Pull Tactic for Mitigation of Mountain Pine Beetle (Coleoptera: Curculionidae) Damage in Lodgepole and Whitebark Pines

2012· article· en· W2129645280 sur OpenAlexaff
Nancy E. Gillette, Constance J. Mehmel, Sylvia R. Mori, Jeffrey N. Webster, Nadir Erbilgin, Donald R. Owen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Entomology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésMountain pine beetleDendroctonusPinus contortaCurculionidaeSemiochemicalBiologyPheromoneBark beetleEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to improve semiochemical-based treatments for protecting forest stands from bark beetle attack, we compared push-pull versus push-only tactics for protecting lodgepole pine (Pinus contorta Douglas ex Loudon) and whitebark pine (Pinus albicaulis Engelm.) stands from attack by mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) in two studies. The first was conducted on replicated 4.04-ha plots in lodgepole pine stands (California, 2008) and the second on 0.81-ha plots in whitebark pine stands (Washington, 2010). In both studies, D. ponderosae population levels were moderate to severe. The treatments were 1) push-only (D. ponderosae antiaggregant semiochemicals alone); 2) push-pull (D. ponderosae antiaggregants plus perimeter traps placed at regular intervals, baited with four-component D. ponderosae aggregation pheromone); and 3) untreated controls. We installed monitoring traps baited with two-component D. ponderosae lures inside each plot to assess effect of treatments on beetle flight. In California, fewer beetles were collected in push-pull treated plots than in control plots, but push-only did not have a significant effect on trap catch. Both treatments significantly reduced the rate of mass and strip attacks by D. ponderosae, but the difference in attack rates between push-pull and push-only was not significant. In Washington, both push-pull and push-only treatments significantly reduced numbers of beetles caught in traps. Differences between attack rates in treated and control plots in Washington were not significant, but the push-only treatment reduced attack rates by 30% compared with both the control and push-pull treatment. We conclude that, at these spatial scales and beetle densities, push-only may be preferable for mitigating D. ponderosae attack because it is much less expensive, simpler, and adding trap-out does not appear to improve efficacy.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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