Sweet Corn, Explored as a Companion Plant, Mitigates Sucking Insects in Industrial Tomato Plants, Pre-flowering Stage
Notice bibliographique
Résumé
Plant diversification mitigates colonization by herbivorous insects in agricultural systems. Tomato and sweet corn generate raw material, for industrial processing, with outstanding production in Goiás state, Brazil. Yet, little is known about the potential of sweet corn as a companion plant for sucking insects, and natural enemies, in tomato plants. We collected pests and natural enemies in tomato (pre-flowering stage) plants under three treatments: isolated tomato plants (T1), tomato plants with sweet corn in the border (T2), and tomato plants with polyculture (garlic, lettuce, and squash) in the border (T3). The insects were collected by yellow sticky traps. Dalbulus maidis (29.52%), Frankliniella schultzei (23.90%), F. occidentalis (18.72%) and Myzus persicae (15.20%) corresponded to 87.34% of the total insects collected. Tomato plants cultivated with sweet corn on the border had lower infestation of the thrips, F. schultzei as well as the aphid M. persicae. The number of D. maidis and F. occidentalis adults did not change according to the treatments. Diabrotica speciosa and Astylus variegatus were more collected in tomato plants with adjacent sweet corn. Predators and parasitoids represented only 6.62% of the total abundance. Cycloneda sanguinea and parasitoids were more collected in tomato plants with polyculture (T3). Tomato with sweet corn or polyculture favored the abundance of the predator Sphaerophoria scripta. Considerations around the control of insect pests and the sustenance of natural enemies in tomato plants, with sweet corn acting as a companion plant, in the pre-flowering stage of that Solanaceae, are demonstrated.
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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) | 0,002 | 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 ».