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Enregistrement W2896661703 · doi:10.3958/059.043.0302

Phenology and Abundance of Northern Tamarisk Beetle, <i>Diorhabda carinulata</i> Affecting Defoliation of <i>Tamarix</i>

2018· article· en· W2896661703 sur OpenAlexfundno aff
Levi R. Jamison, Matthew J. Johnson, Dan W. Bean, Charles van Riper

Notice bibliographique

RevueSouthwestern Entomologist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Geological SurveyMcMaster University
Mots-clésBiologyPhenologyVoltinismDiapauseAbundance (ecology)TamarixEcologyLarvaAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timing and spatial dynamics of tamarisk (Tamarix spp. L.) defoliation by the biological control agent Diorhabda carinulata (Desbrochers) were evaluated. Relative abundance of D. carinulata and the phenology of tamarisk along the San Juan and Colorado rivers were recorded in 2011–2012. D. carinulata began reproducing in the spring when temperatures were >15°C. Variation in spring temperature-rise affected the timing of development of larvae of the first summer generation and initial defoliation of tamarisk at each site. Shortening day lengths in mid- to late-summer cued D. carinulata to enter reproductive diapause resulting in cessation of defoliation. The critical day length for inducing reproductive diapause was 33–47 minutes shorter than that of populations of D. carinulata released into North America in 2001. Variation in spring temperature-rise combined with timing of shortening day length resulted in differences in D. carinulata voltinism per site. During the active season, larvae were less likely to establish in areas where defoliation was >70%. Lack of reestablishment of larvae led to temporary loss of D. carinulata from the locations and allowed tamarisks to sprout new canopies. Defoliation of tamarisk was dictated by environmental cues and abundance of D. carinulata, and in turn large amounts of defoliation negatively affected abundance of D. carinulata.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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