MidgEmerge, a new predictive tool, indicates the presence of multiple emergence phenotypes of the overwintered generation of swede midge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The swede midge, Contarinia nasturtii (Kieffer) (Diptera: Cecidomyiidae), is a pest of cruciferous crops (Brassicaceae) in Europe and North America with high potential for economic impact. Effective timing of insecticide applications for swede midge control is difficult, in part due to a short adult lifespan. Predictive models are often used in integrated pest management programmes to facilitate the timing of control strategies. A European model, Contapré, for predicting adult swede midge emergence was shown to be inaccurate under Ontario field conditions. A new predictive model, MidgEmerge, was developed using DYMEX™ modelling software. MidgEmerge accurately predicts swede midge emergence in both Ontario and Québec. Observed emergence patterns cannot be explained without the presence of multiple emergence phenotypes. MidgEmerge indicates that there are two emergence phenotypes of the swede midge, each completing four generations per year in southern Ontario. A fifth generation of each may become possible with climate change. Evidence of a possible third emergence phenotype is presented. MidgEmerge has the potential to be an important predictive tool to inform and direct integrated pest management practices targeted against swede midge in North America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».