Entomopathogenic fungi in greenhouse ecosystems:present and future roles
Notice bibliographique
Résumé
There are several biopesticides based on entomopathogenic fungi available in the market for use against insect pests in greenhouse ecosystems. Although most are compatible for use with predators and parasitoids in greenhouse ecosystems, much more research is needed to determine the intraguild interactions for each combination of host, pathogen, predator, and parasitoid. Our research has demonstrated that, although direct effects on the predators could be demonstrated in laboratory bioassays, different results were found under greenhouse conditions, indicating that results obtained in the laboratory may be a poor predictor of what occurs in the greenhouse. In both cases, additive effects were obtained under greenhouse conditions, demonstrating compatibility. In addition, there is increasing evidence that entomopathogenic fungi have significant potential for dual management of invertebrate pests and plant pathogens. Our studies demonstrated that 3 species of Lecanicillium had significant effects on both aphids and cucumber powdery mildew, Sphaerotheca fuliginea; that the fungus Paecilomyces fumosoroseus was compatible with a mind predator, Disyphus hesperus, when used concurrently against greenhouse whitefly, Trialeurodes vaporariorum; and that Lecaniciulliurn longisporum was compatible with a predatory midge, Aphidoletes aphidimyza when used concurrently against green peach aphids.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».