Estimation de l'impact des parasitoïdes sur les populations de pucerons en champ
Notice bibliographique
Résumé
À partir d'un modèle existant de dynamique de populations de pucerons, nous avons développé une méthode permettant de quantifier la contribution de parasitoïdes à la réduction du maximum de densité de pucerons. La méthode a été validée, sur deux ans en champ de soya, en utilisant le modèle biologique composé du puceron du soya (Aphis glycines Matsumura) et de Aphelinus certus Jasnosh, son parasitoïde le plus abondant au nord-est de l'Amérique du Nord. La méthode a estimé que les densités naturelles de A. certus n'avait réduit les pics de densités de pucerons que de 1-6%. La cause de cette faible régulation est associée à un établissement tardif des populations de A. certus en champ de soya, mais les mécanismes sous-jacents restent inconnus. À cet effet, les proportions d'hyperparasitisme sur A. certus, avant le pic de densité de pucerons, étaient trop faible pour que l'hyperparasitisme puisse en être tenu responsable. Concernant la dynamique des populations de pucerons, nous avons proposé une re-paramétrisation du modèle mentionné précédemment afin de faciliter l'interprétation de ses paramètres lorsque la colonisation des champs par les pucerons n'était pas simultanée. Cette stratégie nous a permis d'établir que l'occurrence du pic de densité de puceron du soya est facilement prédictible de sa date de colonisation en champ. Nous recommandons l'utilisation de modèles afin de prédire les pics de densité de pucerons et d'utiliser la méthode d'estimation de l'impact afin d'incorporer des stratégies de relâchers augmentatifs de parasitoïdes aux programmes de lutte existants contre les pucerons.
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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 | 0,001 | 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 ».