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Enregistrement W2767074188 · doi:10.21307/jofnem-2017-080

The Mesostigmatid Mite <i>Protogamasellus mica</i> , an Effective Predator of Free-Living and Plant-Parasitic Nematodes

2017· article· en· W2767074188 sur OpenAlexaff
G. R. Stirling, A. M. Stirling, D. Walter

Notice bibliographique

RevueJournal of Nematology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyNematodeMitePratylenchusMeloidogyne javanicaBiological pest controlTrophic levelAgronomyBotanyPredatorEcologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protogamasellus mica was extracted from a sugarcane field in Australia and cultured on bacterial-feeding nematodes. Studies with various nematodes in laboratory arenas showed that one mite and its progeny reduced nematode numbers by between 26 and 50 nematodes/day. A bacterivore ( Mesorhabditis sp.), a fungivore ( Aphelenchus avenae ), and two plant parasites (root-knot nematode, Meloidogyne javanica and root-lesion nematode, Pratylenchus zeae ) were all reduced at much the same rate despite the fact that the nematodes are quite different in size and motility and belong to different trophic groups. When sugarcane was grown in the greenhouse for 8 wk, stunt nematode ( Tylenchorhynchus annulatus ), a plant parasite that feeds ectoparasitically on roots, was almost eliminated from pots inoculated with the mite, and numbers of microbivores and root-lesion nematode were markedly reduced. Huge reductions in nematode populations were also observed when mites were added to microcosms containing small quantities of defaunated soil. These results show that P. mica multiplies rapidly when nematodes are available as a food source and has the capacity to play a role in regulating populations of both plant-parasitic and free-living nematodes. Future research should focus on understanding the crop and soil management practices required to enable this mite and other predatory species to thrive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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