Lethal Trap Trees and Semiochemical Repellents as Area Host Protection Strategies for Spruce Beetle (Coleoptera: Curculionidae, Scolytinae) in Utah
Notice bibliographique
Résumé
We tested lethal trap trees and repellent semiochemicals as area treatments to protect host trees from spruce beetle (Dendroctonus rufipennis Kirby) attacks. Lethal trap tree treatments ("spray treatment") combined a spruce beetle bait with carbaryl treatment of the baited spruce. Repellent treatments ("spray-repellent") combined a baited lethal trap tree within a 16-m grid of MCH (3-methylcyclohex-2-en-1-one) and two novel spruce beetle repellents. After beetle flight, we surveyed all trees within 50 m of plot center, stratified by 10-m radius subplots, and compared attack rates to those from baited and unbaited control plots. Compared to the baited controls, spruce in the spray treatment had significantly reduced likelihood of a more severe attack classification (e.g., mass-attacked over strip-attacked or unsuccessful-attacked over unattacked). Because spruce in the spray treatment also had significantly heightened probability of more severe attack classification than those in the unbaited controls, however, we do not recommend lethal trap trees as a stand-alone beetle suppression strategy for epidemic beetle populations. Spruce in the spray-repellent treatment were slightly more likely to be classified as more severely attacked within 30 m of plot center compared to unbaited controls but, overall, had reduced probabilities of beetle attack over the entire 50-m radius plots. The semiochemical repellents deployed in this study were effective at reducing attacks on spruce within treated plots despite the presence of a centrally located spruce beetle bait. Further testing will be required to clarify operational protocols such as dose, elution rate, and release device spacing.
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 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) | 0,001 | 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 ».