Population Densities of Pest Aphids and their Associated Natural Enemies on Faba Bean in Kafr EL–Sheikh, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Population dynamics of insect pests are complex and are dependent on various biotic and abiotic factors. Understanding pest population dynamics and factors affecting them is important for predicting pest outbreaks and constructing the management strategy. Aphids are among the major pest groups in bean crops and aphid outbreaks can frequently occur when the management is inappropriate. In the present study, we examined the population fluctuation and abundance of aphid species and their associated predators and parasitoids in faba bean fields during 2016/17 and 2017/18 seasons in Kafr EL-Shiekh, Egypt. Among four pest aphids detected, Aphis craccivora was the most dominant, followed by Acyrthosiphon pisum while Aphis gossypii and Myzus persicae were found in low densities throughout the season. Although A. craccivora was detected throughout the growing season, the density is notably high in the early growth stage of faba bean. Among the predators, Chrysoperla carnea and true spiders (Singa sp. and Dictyna sp. were most abundant, followed by Coccinella undecimpunctata. The other common predators were Scymnus spp., Paederous alfierii, and Orius sp. A. craccivora was found to be parasitized by the parasitoid Aphidius spp., and the percentages of parasitism were high in the beginning of growth season then declined to zero before the middle of the season. The importance of pest aphids and their natural enemies in faba bean fields was discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».