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Enregistrement W3017369941 · doi:10.1093/jipm/pmaa002

Biological Control of Lepidopteran Pests in Rice: A Multi-Nation Case Study From Asia

2020· article· en· W3017369941 sur OpenAlexfundno aff
D. Babendreier, Maolin Hou, Rui Tang, Feng Zhang, Tiangkham Vongsabouth, Khin Khin Win, Min Ji Kang, Haomin Peng, Kai Song, Sivapragasam Annamalai, Finbarr G. Horgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrated Pest Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Centre for International Agricultural ResearchAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Agriculture of the People's Republic of ChinaDepartment for International Development
Mots-clésIntegrated pest managementTrichogrammaBiological pest controlPest controlEuropean unionBiologyNatural enemiesAgroforestryAgricultural sciencePEST analysisBiotechnologyBeneficial insectsSustainabilityToxicologyBusinessAgronomyEcologyHorticultureInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We provide a case study where Integrated Pest Management (IPM) for rice production systems has been introduced to the Greater Mekong Subregion (GMS). Funded by the European Union (EU), this IPM initiative brought together local and international partners to develop an environmentally friendly and economically sustainable rice pest management strategy for southwestern China, Laos, and Myanmar. A key component of the strategy was to establish 12 Trichogramma spp. rearing facilities (TRFs) that mainly targeted rice stem borers. Four TRFs were established in each of the participating countries. The most promising strains of Trichogramma chilonis (Ishii) and T. japonicus (Ashmead) were selected for production in the TRFs based on extensive field surveys as well as laboratory and field release studies. The project also considered the potential for Trichogramma spp. of each strain to withstand the high temperatures expected under a changing climate. Implementation of the IPM strategy resulted in higher rice yields (2–10%), an increase in natural enemy abundance (e.g., twice as many spiders), and a reduction in insecticide applications (1.5 fewer applications). During a capacity-building program, IPM practices with strong cultural and biological control-based components were promoted among ca 50 IPM trainers and ca 6,400 rice farmers. This case study indicates the potential successes of advanced biological control-based IPM systems. We believe that these systems merit wider consideration, including adaptations for other regions and crops.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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