Modelling seasonality of gypsy moth, <i>Lymantria dispar</i> (Lepidoptera: Lymantriidae), to evaluate probability of its persistence in novel environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The predictions of three published models of temperature-dependent egg hatch of the European strain of the gypsy moth, Lymantria dispar L., were compared with observed hatch rates of caged egg masses in Victoria, British Columbia, Canada. Two of the three models gave a good fit to observations. Both of these models considered explicitly the period between oviposition in the summer of one year and hatch of neonates the following spring. When combined with models for temperature-dependent development of larvae and pupae, and adult longevity, the seasonal life history of an entire generation of gypsy moth could be simulated. These composite models predict the seasonal occurrence of all life stages of the insect. The simulated flight period of adult male gypsy moth on Vancouver Island in 1998 compared favourably with observed captures in pheromone traps. A series of gypsy moth generations was simulated using daily temperature inputs reconstructed from climatic normals (period 1961–1990) at various locations on the south coast and southern interior of British Columbia where gypsy moth has been frequently introduced but is not established. These simulations provided estimates of the probability of a persistent population resulting from a predicted stable seasonality of the gypsy moth. The highest probabilities of persistence were in coastal areas along the Strait of Georgia between Vancouver Island and the continental mainland and in southern interior valleys below approximately 500-m elevation (above sea level). Outside these regions, normal climatic profiles resulted in an unstable seasonality for gypsy moth with increasingly late oviposition dates, and subsequent problems in synchronizing initiation and completion of winter diapause with appropriate ambient conditions. The phenology models discussed here can be and were used as decision-support tools either to improve the efficiency of pest management operations (sampling, pesticide applications) or to make better decisions concerning the need for eradication of the gypsy moth in novel environments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».