Efficacy of invasive alien plants in controlling Arionidae slugs
Notice bibliographique
Résumé
Aim of study: To develop an alternative slug control method, we explored the use of plant material from seven invasive plant species against Arion slugs.Area of study: The experiments were performed at the University of Ljubljana (Slovenia).Material and methods: In laboratory (exp. A-C) and semi-field studies (exp. D), we investigated the contact and barrier efficacy of plant material (powder or liquid formulation) of seven invasive plant species (Japanese knotweed, bohemian knotweed, Canadian goldenrod, giant goldenrod, staghorn sumac, tree of heaven, and false indigo) against Arion slugs. In order to test a contact efficacy of the substance (exp. A), slugs were rolled in a plant material powder. In exp. B, powder made from a plant material was used as a barrier for slugs. Antifeedant effect of the slugs was tested in exp. C, where lettuce leaves were treated with a liquid formulation of a plant material. In exp. D, all above mentioned techniques were used in a semi-field trial.Main results: The results of our studies showed that the plant material of staghorn sumac, giant goldenrod, and Japanese knotweed showed the strongest anti-feedant and barrier effects against the slugs. In the semi-field trial, only 7% of the plants treated with giant goldenrod plant material were attacked by slugs.Research highlights: A contact efficacy of plant powders against Arion slugs was not confirmed in our investigation. Furthermore, several plant powders (goldenrods, staghorn sumac) showed good barrier efficacy. A semi-field trial showed that plant material (giant goldenrod) could represent an alternative solution in slug control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».