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Enregistrement W3006838313 · doi:10.4039/tce.2020.1

Role of fruit characters and colour on host selection of boreal fruits and berries by <i>Drosophila suzukii</i> (Diptera: Drosophilidae)

2020· article· en· W3006838313 sur OpenAlexaff
Catherine M. Little, Peggy L. Dixon, Tom Chapman, N. Kirk Hillier

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensAcadia UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrosophila suzukiiBiologyDrosophila (subgenus)Host (biology)DrosophilidaeAttractionPEST analysisSweetnessBotanyInsectLarvaHorticultureZoologySugarEcologyFood scienceDrosophila melanogaster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Continued range expansion of Drosophila suzukii (Matsumura) (Diptera: Drosophilidae) is exposing new species of soft fruits and berries to potential infestation. Our understanding of cues that drive host-finding and selection in this highly polyphagous pest insect is still incomplete. Fruit firmness influences host choice behaviour by limiting suitability for oviposition and larval development. Other factors such as fruit sweetness and acidity act as cues for fruit ripening. Here we assess the role of these cues and fruit colour on host selection. We demonstrate that the use of objective and nonanthropocentric methods of quantifying colour in studies of colour preference is critical to understanding the cues evoking responses from insects. Acidity but not sweetness increased D. suzukii attraction and larval success. Differences in D. suzukii attraction were most strongly correlated with short-wavelength reflectance (blue, cyan, and green (470–560 nm)). Growers could select for fruit varieties with relatively higher reflectance values upon maturity to reduce susceptibility to D. suzukii.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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