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Enregistrement W2809119508 · doi:10.1080/09583157.2018.1487025

Seasonality and species composition of<i>Peristenus</i>(Hymenoptera: Braconidae) species, and<i>Lygus</i>(Hemiptera: Miridae) species parasitism in southern Alberta, Canada

2018· article· en· W2809119508 sur OpenAlexafffundabout
D. Catalina Fernández, Robert A. Laird, C. E. Herle, Henri Goulet, Héctor A. Cárcamo

Notice bibliographique

RevueBiocontrol Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Lethbridge
Mots-clésLygusBiologyMiridaeBraconidaeParasitismWeedBiological pest controlPhenologyEcologyIntroduced speciesParasitoidAgronomyHemipteraHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a long-term survey summarising the seasonal variation in species composition of Peristenus species, and their levels of parasitism in an assemblage of Lygus spp., over more than 10 years in southern Alberta in western Canada. Plants sampled include alfalfa (Medicago sativa L.), canola (Brassica napus L.), and stands of different weed and grass species commonly found on crop field edges. Three native Peristenus species (Peristenus dayi, Peristenus mellipes, and Peristenus howardi) were recorded in 2003–2011 and 2013–2015. In laboratory trials, P. mellipes emerged 13 days earlier than P. howardi. Degree-days for field-collected individuals suggested a sequential occurrence during the growing season: P. dayi appears early in the season, followed by P. mellipes, and later on by P. howardi. Studies of species composition and phenology of native parasitoids of insect pests provide valuable baseline information when considering introduction of exotic agents, and contribute to the management and improvement of conservation biological control by endemic natural enemies in agricultural systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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