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Kaolin Affects Blueberry Maggot Behavior on Fruit

2008· article· en· W2177184169 sur OpenAlexaff
Pierre Lemoyne, Charles Vincent, Sonia O. Gaul, K. MacKenzie

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVacciniumTephritidaeBiologyMaggotHorticultureFruit juiceRhagoletisToxicologyBotanyFood sciencePEST analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed the effects of Surround (kaolin) on several behavioral parameters of female blueberry maggot, Rhagoletis mendax Curran (Diptera: Tephritidae). First fruit visited, walking, cleaning, and oviposition behavior were quantified in two-choice and no-choice assays where females encountered Surround-treated and untreated fruit of highbush blueberries (Vaccinium spp.). In two-choice assays, females had a propensity (68%) to first visit untreated blueberries. In two-choice and no-choice tests, number of walking bouts and duration of walking bouts were significantly shorter on the Surround-treated than on untreated fruit. Few oviposition attempts on fruit were observed, irrespective of treatments and assays. Chromameter measurements showed significant modification of the blueberry skin color parameters lightness, hue, and saturation between untreated fruit compared with fruit dipped once or twice in a suspension of Surround. Oviposition trials with field-treated fruit showed that blueberries treated with Surround had fewer oviposition scars than the control, and this was more pronounced with weekly applications of Surround. Uneven coating of the fruit by Surround in field applications may have resulted in higher acceptance rates by flies than in blueberries individually dipped and used in laboratory trials.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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