Effect of chemical complexity of essential oils on feeding deterrence in larvae of the cabbage looper
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between chemical composition and feeding deterrent activity of seven essential oils is explored, including those from Syzygium aromaticum (L.) Merr. & Perry (Myrtaceae), Cinnamomum zeylanicum Blume (Lauraceae), Lavendula latifolia (L.) Medicus, Lavendula angustifolia L., Mentha crispa L., Mentha arvensis L. and Mentha piperita L. (Lamiaceae) against an important agricultural pest, the cabbage looper ( Trichoplusia ni Hübner, Noctuidae), using a leaf‐disc choice bioassay. Comparison of the deterrent activity of ‘full mixtures' with respective artificial blends missing individual constituents demonstrates that, for most oils, minor constituents in a mixture can be as important as major constituents with respect to the overall feeding deterrent effect. There is a lack of correlation between the feeding deterrent effect of an individual constituent of an essential oil and its contribution to the overall activity of the ‘full mixture’ in some cases. The effect of removing an individual constituent from the mixture of an essential oil depends on the unique properties of the mixture, which in turn may reflect the interaction of its constituents. Understanding the role and contribution of each constituent to the overall activity of the oil can facilitate the creation of artificial blends that optimize their efficacy against different pests.
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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) | 0,001 | 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 ».