A model for the overwintering process of European grapevine moth Lobesia botrana (Denis & Schiffermuller) (Lepidoptera, Tortricidae) populations
Notice bibliographique
Résumé
The paper deals with the development, parametrization and validation of a phenology model of the overwintering process of European grapevine moth Lobesia botrana (Denis & Schiffermüller) populations in northern latitudes. The model is built on diapause and poikilothermic population development theories and represents the phenological events of entries into and emergence from pre-diapause, diapause and post-diapause phases. The rate sum models for pre-diapause and post-diapause development are based on published non-linear temperature dependent rate functions. The rate sum model for diapause, however, is negatively affected by the photoperiod during diapause and positively influenced by the photoperiod at the time of diapause entry. The diapause model is parametrized with 3-year data from 25 locations in Europe and Cyprus, and validated with 1-3 year observations from 18 locations in Europe and California. Despite restrictive assumptions and limitations imposed by weather data recorded at variable distances from the observation sites, and the variable qualities of observation data, the model’s predictive and explanatory capabilities are useful for adaptive pest management and assessments of the invasive potential. The need for controlled experiments is recognized and suggestions are made for improving the model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».