Comparison of the Efficacy of Pheromone-Baited Traps, Pheromone-Baited Trees, and Felled Trees for the Control of<i>Dendroctonus pseudotsugae</i>(Coleoptera: Scolytidae)
Notice bibliographique
Résumé
Alternative methods for controlling Douglas-fir beetles, Dendroctonus pseudotsugae Hopkins (Coleoptera: Scolytidae), were examined in terms of the number of beetles removed from a population and in terms of beetle flight activity near treated sites. Methods that were tested included pheromone-baited Lindgren funnel traps, standing, continuously pheromone-baited trees, standing, temporarily pheromone-baited trees with bait removed after beetles began invading the tree, and single felled trees. Funnel traps captured more than twice the number of beetles over the flight season than a baited or felled trees. The tree methods did not differ from each other in the number of beetles captured. Trees in all three methods became saturated within the first 20–30 d of flight. Baited traps continued to catch beetles during the whole test period. Beetle flight remained active around continuously baited trees even after beetle attacks ceased. Beetle flight around temporarily baited trees ceased after the trees became saturated. Density of beetles per tree did not differ between different sized decks of felled trees. Large decks (with 9 to 12 trees) absorbed three times the beetles than small decks (with 3 to 4 trees), and nine times as many as did single felled trees. Spillover to neighboring trees from baited trees or traps is minimized when baits are removed after initial attacks. A tree deck of three or four felled trees of DBH ≈40 cm is equivalent to one trap in terms of the number of beetles removed. Trees in a deck become saturated within the same time span as trees in the other methods. Single felled trees or decks produce no spillover into the neighboring stand.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».