Weed seed granivory by carabid beetles and crickets for biological control of weeds in commercial lowbush blueberry fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weeds are one of the most limiting factors in the commercial production of lowbush blueberries V accinium angustifolium ( E ricaceae). Sheep sorrel ( R umex acetosella ) and hairy fescue ( F estuca tenuifolia ) are prominent weeds in lowbush blueberry fields. Because the granivorous insects H arpalus rufipes ( C arabidae) and G ryllus pennsylvanicus ( G ryllidae) are common in lowbush blueberry fields when sheep sorrel and hairy fescue are dispersing seeds, we examined how granivorous insects can contribute to the biocontrol of these weeds. In the laboratory, H . rufipes and G . pennsylvanicus consumed a significant number of seeds of sheep sorrel and hairy fescue, and a field experiment found that insects probably consume a significant number of sheep sorrel and hairy fescue seeds in blueberry fields. Additional experiments found that H . rufipes was highly susceptible to field rates of phosmet and acetamiprid, although not to field rates of spirotetramat, which are insecticides that may be used in blueberry fields when the beetle is active. Natural populations of granivorous insects probably provide a valuable ecological service in commercial lowbush blueberry fields and should be conserved in the development of integrated weed management programmes.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».