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Enregistrement W2959482529 · doi:10.4039/tce.2019.40

Effects of tebufenozide on the assemblage of moths (Lepidoptera) in an operational spruce budworm (Lepidoptera: Tortricidae) suppression programme

2019· article· en· W2959482529 sur OpenAlexaffabout
Richard Westwood, D.G. Saunders, Alana R. Westwood, N. J. Holliday

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortricidaeSpruce budwormLepidoptera genitaliaChoristoneura fumiferanaBiologyPEST analysisBotanyHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tebufenozide (Mimic) kills Lepidoptera larvae that ingest it. Aerial applications of tebufenozide were made against spruce budworm ( Choristoneura fumiferana (Clemens)) (Lepidoptera: Tortricidae) in boreal forest in Manitoba, Canada, in 1999 and 2000. In 2000 and 2001, moths in sprayed and unsprayed plots were sampled with light traps; trapping was supplemented by foliage sampling. Relative to unsprayed plots, catches of spruce budworm moths in plots sprayed in 1999 and 2000 were depressed in 2000, but not in 2001. Host tree defoliation was reduced in 2000 by 1999 and 2000 applications; the 2000 application reduced numbers of spruce budworm larvae in 2000 and 2001. Multivariate analysis revealed negative effects of tebufenozide application on two species of non-target moths in 2000 and no negative effects in 2001. Negatively affected species have larvae feeding in the tree canopy at the time of spray application. Higher catches of non-target species in sprayed treatments were observed for three species in 2000 and two species in 2001. We conclude that tebufenozide can depress the numbers of spruce budworm larvae and provide foliage protection during the year of application and the following year, and that negative effects on non-target species are detectable for about 15 months after application.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,802

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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