Interactions between Ethanol, syn-2,3-Hexanediol, 3-Hydroxyhexan-2-one, and 3-Hydroxyoctan-2-one Lures on Trap Catches of Hardwood Longhorn Beetles in Southeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of a four-component "super lure" consisting of ethanol (E) and the cerambycid pheromones syn-2,3-hexanediol (D6), racemic 3-hydroxyhexan-2-one (K6), and racemic 3-hydroxyoctan-2-one (K8) on trap catches of Cerambycidae (Coleoptera) was determined in southeast United States with seven trapping experiments in 2011-2013. We captured 74 species of longhorn beetles in our three-year study. Ethanol significantly increased the mean catches of seven species and increased the number of cerambycid species detected. Traps with the "super lure" were effective for 8 of 13 species of Cerambycidae previously shown to be attracted to binary combinations of ethanol plus one of the three pheromones. However, the "super lure" was less effective for the remaining five species with catch reductions of 40-90% compared with combinations of ethanol and one or two of the pheromones. For example, K6 + K8 lures reduced catches of Anelaphus villosus (F.) in traps with E + D6 by 90%. Similarly, catches of Anelaphus pumilus (Newman) in traps with E + K6 + D6 were reduced by 50% with the addition of K8. Catches of Knulliana cincta (Drury) in traps with K6 + K8 lures were interrupted by D6, an effect negated by the addition of ethanol. Given the interruptive effects on trap catches of some species when lures are combined in a single trap, developing optimal lure blends to maximize detection efficacy will be a challenge for managers of detection programs for non-native invasive species of longhorn beetles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».