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Enregistrement W2980029139 · doi:10.1093/jee/toz257

Sticky traps as an early detection tool for crawlers of Adelges tsugae (Hemiptera: Adelgidae)

2019· article· en· W2980029139 sur OpenAlexafffund
Jeffrey G. Fidgen, Mark C Whitmore, Kala Studens, Chris J.K. MacQuarrie, Jean Turgeon

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceCanadian Food Inspection AgencyNew York State Department of Environmental ConservationNatural Resources CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNymphBiologyHemipteraTsugaTrap (plumbing)PEST analysisTrappingCanopyEcologyBotanyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed an approach using sticky trap arrays as an early detection tool for populations of first-instar nymphs of the hemlock woolly adelgid (Adelges tsugae Annand), a pest of hemlocks (Tsuga spp. [Pinaceae]) in North America. We considered the detection rate of at least one nymph from trapping arrays consisting of one to six sticky panels, where we varied both the surface area of each trap that we assessed and the length of the trapping duration. We also estimated the time needed to set up, service, and assess groups of traps and attempted to relate capture of nymphs on traps to incidence and abundance of A. tsugae in the canopy above the traps. Arrays consisting of two traps provided a detection rate of 75% when 87.5% of the surface area of each trap was assessed, a process that required 38 min per array. The probability of detecting nymphs on traps left in the field for 5-6 d was similar to that for traps left for 12 d. The number of nymphs trapped in an array predicted the probability of finding A. tsugae in the canopy but only when all six traps were fully assessed. To reliably detect incipient A. tsugae infestations, we recommend placing arrays of traps at 1 km intervals along the perimeter of a stand during peak activity of first-instar sistentes nymphs and servicing these arrays every 5-7 d.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
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'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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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