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Enregistrement W2158026373 · doi:10.1002/ps.2078

Trapping whiteflies? A comparison of greenhouse whitefly (<i>Trialeurodes vaporariorum</i>) responses to trap crops and yellow sticky traps

2011· article· en· W2158026373 sur OpenAlexafffund
Tara Moreau, Murray B. Isman

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrialeurodesGreenhouse whiteflyWhiteflyBiologyHoneydewSquashHorticulturePepperTrappingAgronomyHomopteraPEST analysisEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Greenhouse whiteflies, Trialeurodes vaporariorum (Westwood), are notorious pests that, through the reduction of crop yields and excretion of honeydew, cause significant economic losses for sweet pepper (Capsicum annuum L.) growers. Chemical and biological controls are the two most common forms of whitefly management in greenhouses. Consequently, insecticide resistance and inadequate control have rejuvenated interest in alternative tactics. In the present study, whitefly responses to trap crops (eggplant and squash) and yellow sticky traps were compared in order to identify the most effective traps for dispersing and resident adults. RESULTS: Results indicated that yellow sticky traps were most effective at trapping adult whiteflies. Significantly more dispersing whiteflies were recorded on eggplant than on squash trap crops. None of the traps significantly reduced adult populations on the main crops (peppers) compared with the control. However, yellow sticky traps did significantly reduce oviposition on peppers. CONCLUSIONS: Adult whiteflies were most effectively trapped on yellow sticky traps followed by eggplant trap crops. Further study of whitefly trapping using visual cues may enhance trapping management. Specifically, research combining yellow sticky traps with other control strategies is recommended.

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,261
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

Citations42
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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