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Enregistrement W2780619983 · doi:10.1093/jee/tox339

Natural Compounds as Spider Repellents: Fact or Myth?

2017· article· en· W2780619983 sur OpenAlexafffund
Andreas Fischer, Manfred Ayasse, Maydianne C. B. Andrade

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität Ulm
Mots-clésTheridiidaeSpiderBiologyToxicologyBotanyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although some spiders are globally invasive, found at high densities, and may be considered pests (particularly those that are toxic to humans), there are few pest management methods based on experimental data. 'Common wisdom' and advertisements on internet websites assert that a number of natural substances repel spiders. We tested whether the three substances cited most frequently (lemon oil, peppermint oil, and chestnut-fruits) effectively repelled female spiders or whether these were myths. We presented each of the putative repellents versus a control in a two-choice assay and tested responses of females of three invasive spider species in two different families: theridiids, Latrodectus geometricus C. L. Koch (Araneae: Theridiidae) and Steatoda grossa C. L. Koch (Araneae: Theridiidae) and the araneid, Araneus diadematus Clerck . Chestnuts (Araneae: Araneidae) and mint oil strongly repelled L. geometricus and A. diadematus. S. grossa was less sensitive to these chemicals but had a slight tendency to avoid chestnuts. However, lemon oil, the substance most likely to be cited as a repellent (over 1,000,000 hits on Google), had no effect on any of these spiders. We conclude that volatiles released by mint oil and chestnuts may be effective in deterring spider settlement in two different families of spiders, but lemon oil as a repellent is a myth.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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