Efficacy of semiochemical-baited traps for detection of longhorn beetles (Coleoptera: Cerambycidae) in the Russian Far East
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of various combinations of pheromones and plant volatile lures for detection of longhorn beetles (Coleoptera: Cerambycidae) in traps was tested in field bioassays in a mixed coniferous-deciduous forest near Vladivostok in the Russian Far East in 2009 and 2010. Traps detected 30 species (490 specimens) in 2009 and 23 species (182 specimens) in 2010. Overall, 38 longhorn beetle species were detected, with 15 species common to both years. Species composition differed among lure treatments, but the number of species detected with any single lure did not vary significantly among lures (12-16 species per lure in 2009; 3-10 species per lure in 2010). Type of lure significantly affected mean catch per trap of five species in 2009 and 2010. For these same species, lure type also significantly affected the efficacy of detection, i.e., the proportion of traps that captured at least one specimen of a given species. The combination of racemic E-fuscumol and spruce blend (a blend of five monoterpenes) positively affected mean catch of Tetropium castaneum (L.). Racemic 3-hydroxyhexan-2-one (K6), alone or combined with ethanol, increased mean catch of Anaglyptus colobotheoides Bates. The combination of K6 and ethanol increased mean catch of Phymatodes testaceus (L.), and the combination of racemic 3-hydroxyoctan-2-one and ethanol increased mean catch of Molorchus minor (L.). Use of longhorn beetle pheromone lures in trapping surveys increases the mean catch and probability of detecting certain species of Cerambycidae, including those that may be exotic and potentially invasive. Sample-based rarefaction indicated that eight traps per site were insufficient to detect all of the longhorn species potentially attracted by any individual lure treatment, i.e., species accumulation curves failed to reach an asymptote in most cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».