The Economic Impacts and Management of Spotted Wing Drosophila (Drosophila Suzukii): The Case of Wild Blueberries in Maine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drosophila suzukii (Matsumura), or spotted wing drosophila, has become a major pest concern for berry growers in the United States. In this study, we evaluated the economic impacts of D. suzukii on the Maine wild blueberry industry from two perspectives. The first analysis estimated the state-level economic impacts of D. suzukii on the wild blueberry industry in Maine in the absence of control. We found that D. suzukii could result in drastic revenue losses to the industry, which could be over $6.8 million under the worst-case scenario (assuming a 30% yield reduction). In the second analysis, we used Monte Carlo simulation to compare the expected revenues under different management strategies for a typical wild blueberry farm in Maine. The analysis focused on a decision-making week during the harvesting season, which the grower can choose in between three control strategies: no-control, early harvest, or insecticide application. The results suggested that insecticide applications are not economically optimal in most low infestation risk scenarios. Furthermore, although the early harvest strategy is one of the strategies to avoid D. suzukii infestations for wild blueberry production in Maine, the tradeoff is the revenue loss from the unripe crop. Using the simulation results, we summarized optimal harvest timing regarding the fruit maturity level under different D. suzukii infestation risk scenarios, which can minimize the revenue loss from adopting the early harvest management strategy.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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