Exposure to Guava Affects Citrus Olfactory Cues and Attractiveness to<i>Diaphorina citri</i>(Hemiptera: Psyllidae)
Notice bibliographique
Résumé
Intercropping can reduce agricultural pest incidence, and represents an important sustainable alternative to conventional pest control methods. Understanding the ecological mechanisms for intercropping could help optimize its use, particularly in tropical systems which present a large number of intercropping possibilities. Citrus is threatened worldwide by greening disease (huanglongbing, HLB) vectored by the Asian citrus psyllid, Diaphorina citri Kuwayama (Hemiptera: Psyllidae). Control of HLB and citrus psyllid can be partially achieved through intercropping with guava, Psidium guajava L., but the mechanisms remain unclear. We tested the hypothesis that guava olfactory cues affect psyllid behavior by altering the attractiveness of citrus through plant-plant interactions. In choice and no-choice cage experiments, psyllid settlement was reduced on citrus shoots that had been exposed to guava shoot odors for at least 2 h. In Y-tube olfactometer experiments, psyllids oriented to odors of unexposed, compared with guava-exposed, citrus shoots. These behavioral results indicate that a mechanism for the success of guava intercropping for sustainable, ecological disease management may be the indirect effect of guava on citrus attractiveness.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».