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Enregistrement W3000060829 · doi:10.1093/jee/toz360

The Economic Impacts and Management of Spotted Wing Drosophila (Drosophila Suzukii): The Case of Wild Blueberries in Maine

2020· article· en· W3000060829 sur OpenAlexaff
D. Adeline Yeh, Francis A. Drummond, Miguel I. Gómez, Xiaoli Fan

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureMaine Agricultural and Forest Experiment Station
Mots-clésDrosophila suzukiiBiologyDrosophila (subgenus)WingDrosophilidaeZoologyDrosophila melanogasterGeneticsEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations64
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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