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Enregistrement W2943166084 · doi:10.1111/jen.12608

Effects of floral resources on the efficacy of a primary parasitoid and a facultative hyperparasitoid

2019· article· en· W2943166084 sur OpenAlexafffund
Jacob H. Miall, Paul K. Abram, Naomi Cappuccino, Peter G. Mason

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Entomology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensCarleton UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyFacultativeBiological pest controlParasitoidLongevityParasitismPEST analysisNectarSugarBotanyHost (biology)EcologyToxicologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resources added to agroecosystems to enhance biological control are potentially available to multiple members of the resident insect community—not only the biological control agents for which the resources are intended. Many studies have examined the effects of sugar feeding on the efficacy of biological control agents. However, such information is lacking for other, interacting species such as facultative hyperparasitoids, which may contribute to pest suppression but can also interfere with introduced biological control agents. Under greenhouse conditions, we tested the direct effects of sugar and nectar provisioning on the longevity, host‐killing impact and offspring production of two pupal parasitoids associated with leek moth, Acrolepiopsis assectella : the introduced biological control agent, Diadromus pulchellus, and the native facultative hyperparasitoid, Conura albifrons . Adding sucrose, buckwheat or a combination of buckwheat and common vetch to a sugar‐deprived system (potted leek plants in cages) increased parasitoid longevity and resulted in higher leek moth parasitism and mortality compared to water or common vetch treatments. However, the two parasitoid species exhibited a distinct temporal response to the treatments, likely influenced by differences in their life histories. This study provides insight into how integrating conservation biological control techniques could affect the success of a classical biological control programme.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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