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Enregistrement W3016440991 · doi:10.12899/asr-1848

Impact of sap-sucking insect pests (Blastopsylla occidentalis Taylor and Glycaspis brimblecombei Moore, Hemiptera: Psyllidae) on unifloral eucalyptus honey

2020· article· en· W3016440991 sur OpenAlexaff
Ignazio Floris, Michelina Pusceddu, Roberto Mannu, Franco Buffa, Marino Quaranta, Alberto Satta

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemipteraInsectEucalyptusBiologyHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eucalyptus species are important worldwide as melliferous plants, as a source of nectar and pollen, and contribute to the production of large quantities of honey, especially in summer when E. Camaldulensis Dhnh., the most common eucalyptus species in the Mediterranean area, flowers. Its honey yield potential exceeds 200 kg/ha, sometimes accounting for more than 50% of total apiary production. In Italy, eucalyptus plantations cover at least 50,000 hectares, corresponding to a potential production of 10,000 tons of honey per year. Since 2000 several invasive eucalyptus pests have spread and settled in the Mediterranean. Of these, psyllids Blastopsylla occidentalis Taylor and Glycaspis brimblecombei Moore have become major threats to eucalyptus plantations. The main objective of this study was to verify the impact of sap-sucking insects unifloral eucalyptus honey production and quality in Northern Sardinia (Italy). Our results show that a pronounced decrease in honey production occurred after 2011, with no production at all in 2012 and 2013, partial recovery in 2014-2016 and a further increase in 2017 and 2018. Moreover, the incidence of honeydew produced by psyllids has led to modifications in the chemical-physical characteristics and pollen spectrum of unifloral eucalyptus honey.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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