MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2374785219

Optimization of semi-artificial diet and temperature for rearing the codling moth Cydia pomonella (L.)

2015· article· en· W2374785219 sur OpenAlexaboutno aff
F Universit

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Protection · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pheromone Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCodling mothBiologyTortricidaePopulationPupaPEST analysisLarvaHorticultureAnimal scienceBotanyToxicology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The semi-artificial diet for codling moth,Cydia pomonella( L.),based on a formula from a previous study for mass rearing of the codling moth under artificial conditions,was improved. Totally five semi-artificial diets were used to comparing the development and reproduction of the codling moth from northwest China,and the laboratory population life table of the codling moth fed on the optimal formula was constructed at 20,24,28 and 32 ℃. The results demonstrated that the improved diet B based on soybean,sucrose,wheat starch and germ in addition to yeast extract could significantly influence developmental duration and population parameters of the codling moth from the northwest of China,in contrast to the original formulation. The survival rate increased by 50. 24%,and pupal weight increased by 26. 54 mg and oviposition per female increased by 85. 30 eggs. The duration of the laval stage decreased by 20. 18 d.Population trend index and fertility rate reached the highest at 24 ℃ with values of 16. 42 and 62. 44,respectively. The highest female proportion was 0. 55 and the intrinsic rate of increase( rm) 0. 08 at 28 ℃.These results suggested that the optimized semi-artificial diet is beneficial to the population increase of codling moth from northwestern China under the temperature ranging from 24 ℃ to 28 ℃.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Plant ProtectionMême sujetInsect Pheromone Research and ControlTravaux en français237 207