Challenges of pheromone-based mating disruption of Cydia strobilella and Dioryctria abietella in spruce seed orchards
Notice bibliographique
Résumé
Seed orchards function as the primary source of high-quality seeds for reforestation in many European countries, but their seed yields can be severely reduced due to seed- and cone-feeding insects. We evaluated various parameters of pheromone-based mating disruption for control of the moths Cydia strobilella and Dioryctria abietella , which are major pests in European Picea abies seed orchards. We applied different types of pheromone dispensers (rubber septa or wax droplets) at different densities and heights, and with different amounts of active components, covering whole orchards or part of an orchard. The efficacy of the treatment was evaluated by analysing male captures in pheromone-baited assessment traps, and presence of larvae in cones. A dramatic decrease (94–100%) in capture of males in traps occurred in all pheromone-treated plots compared to control plots for both moth species. In contrast, a subsequent reduction in larval numbers in cones was only achieved when wax droplets were used as the dispensing formulation at high density and at the highest pheromone dose tested, and only in half of the trials for each pest species. Electrophysiological recordings using antennae of male C. strobilella indicated elevated pheromone concentrations in a treated plot versus a control plot. Our results show that mating disruption has potential to reduce cone damage in spruce seed orchards caused by C. strobilella and D. abietella , but optimisation of the technique is required to achieve consistent and efficient population suppression of these pests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».