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Enregistrement W2921679265 · doi:10.5539/jas.v11n4p126

Biology and Nutritional Indexes of Spodoptera frugiperda (Lepidoptera: Noctuidae) in Saccharine Sorghum

2019· article· en· W2921679265 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren Medina Barcelos, Fabrício Oliveira Fernandes, Caroline Vasconcellos Lopes, Beatriz Marti Emygdio, Ricardo Alexandre Valgas, Indyra F. Carvalho, A. P. S. A. da Rosa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorghumBiologyCultivarNoctuidaeLepidoptera genitaliaCaterpillarPupaSpodopteraFecundityFall armywormAgronomyLarvaBotanyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saccharine sorghum has been analyzed as a supplementary prime matter for ethanol production, especially during the sugarcane off-season period. However, it has proven to be highly susceptible to insect attacks during the cultivation cycle. The fall armyworm should be emphasized due to its voracity and high damage capacity enhanced by feeding-caused decrease in photosynthetic area. Current analysis studies the biology and determines the nutritional indexes of Spodoptera frugiperda in saccharine sorghum. Cultivars of saccharine sorghum BRS 506, BRS 509 and BRS 511were evaluated. Duration and survival of the egg, caterpillar, pre-pupal and pupal phases were determined, coupled to weight of pupae and caterpillar, life span, fecundity and pre-egg laying period. Although S. frugiperda completed its life cycle on cultivars BRS 506 and BRS 511, egg-laying and egg feasibility rates were low, whereas insects did not lay eggs on cultivar BRS 509. There was no significant difference in feeding intake by S. frugiperda among these three sorghum cultivars. Results suggest that saccharine sorghum is not a suitable host for S. frugiperda. Biological data reveal that the three saccharine sorghum cultivars are recommended for the grain production system since the number of specimens of the next generation is low or null.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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