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Enregistrement W2562298289 · doi:10.4039/tce.2015.17

The influence of Canadian research on semiochemical-based management of forest insect pests in Canada

2015· article· en· W2562298289 sur OpenAlexafffundabout
Maya L. Evenden, Peter J. Silk

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceUniversity of Alberta
Mots-clésSemiochemicalIntegrated pest managementEcologyBiologyPest controlForagingForest managementAgroforestryPheromone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Insects use semiochemicals to mediate important behaviours such as mating, oviposition, and foraging for resources. Chemical ecology research aims to identify these message-bearing chemicals and develop synthetic copies of semiochemicals for use in integrated pest management (IPM). There has been, and continues to be, an extensive research effort to understand the chemical ecology of various insects considered to be pests of forests in Canada. Canadian chemical ecology research has had an impact on IPM of forest insect pests in Canada and around the world. Canadian researchers have been involved in the identification of semiochemicals used by forest insects and the development and implementation of semiochemical-based management tactics for forest pest management. Semiochemicals have been incorporated into forest pest management for a variety of insect taxa primarily as tools to monitor and control forest insect pests in Canada. The goals of the current review are to: (1) highlight research conducted on semiochemical-based management of forest pests in Canada; (2) discuss the current and potential uses of semiochemicals in IPM of forest pests in Canada; and (3) evaluate potential areas for increased research and implementation of semiochemicals into the management of forest pests in Canada.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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