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Enregistrement W3012449759 · doi:10.4039/tce.2020.8

Evaluating methods to detect and monitor North American larval parasitoids of the emerald ash borer (Coleoptera: Buprestidae)

2020· article· en· W3012449759 sur OpenAlexaff
Justin M. Gaudon, D. Barry Lyons, Gene Jones, Jeremy D. Allison, Sandy M. Smith

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceNatural Resources CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuprestidaeEmerald ash borerAgrilusBiologyBraconidaeHymenopteraBiological pest controlBotanyParasitoidEcologyFraxinus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Populations of native North American parasitoids attacking Agrilus Curtis (Coleoptera: Buprestidae) species have recently been considered as part of an augmentative biological control programme in an attempt to manage emerald ash borer, Agrilus planipennis Fairmaire, a destructive wood-boring beetle discovered in North America in 2002. We evaluate trapping methods to detect and monitor populations of two important native larval parasitoids, Phasgonophora sulcata Westwood (Hymenoptera: Chalcididae) and Atanycolus Förster (Hymenoptera: Braconidae) species, attacking emerald ash borer in its introduced range. We found that purple prism traps captured more P. sulcata than green prism traps, yellow pan traps, and log samples and thus were considered better for detecting and monitoring P. sulcata populations. Trap type did not affect the number of captures of Atanycolus species. Surprisingly, baiting prism traps with a green leaf volatile or manuka oil did not significantly increase captures of P. sulcata or Atanycolus species. Based on these results, unbaited purple prism traps would be optimal for sampling these native emerald ash borer parasitoids in long-term management programmes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

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 savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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