Biological Control of Lepidopteran Pests in Rice: A Multi-Nation Case Study From Asia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».