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Enregistrement W2911279717 · doi:10.4039/tce.2018.68

Injury by <i>Contarinia</i> (Diptera: Cecidomyiidae) to early-seeded and late-seeded canola in northeastern Saskatchewan, Canada, and assessment of seed treatments for midge control

2019· article· en· W2911279717 sur OpenAlexaffabout
Juliana J. Soroka, Larry Grenkow, Boyd A. Mori, Lars Andreassen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCecidomyiidaeMidgeCanolaBiologySeedingAgronomyBrassicaSeed treatmentSemisHorticultureSowingBotanyGall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A three-year field study in northeastern Saskatchewan, Canada, determined the effects of seeding date and seed treatment on feeding injury by Contarinia Róndani (Diptera: Cecidomyiidae) midges to canola, Brassica napus Linnaeus (Brassicaceae), and subsequent seed yield. Emergence cage monitoring indicated the presence of two generations of midges at the four locations observed. Intensity of midge injury to canola was low, but damaged plants were common. Field location and seeding date influenced probability of midge injury and canola growth stage. The wettest of the four locations had the greatest number of midges but low levels of probability of damage in two of three years. Early-seeded plots had higher injury probability than late-seeded plots, with the highest probability of injury occurring one to two weeks after flowering commenced. Seed treatment marginally affected midge injury ratings, suggesting that insecticide efficacy dissipated before the midges attacked. Seed yield was higher in early-seeded than in late-seeded plots in two of three years, despite the greater level of damage seen in early-seeded plots. Overall, the research showed that the agronomic benefits of early seeding outweighed the effects of the midge damage observed; therefore, producers in the Canadian prairie provinces should seed canola when conditions are most agronomically suitable.

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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,221

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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