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Enregistrement W3018301894 · doi:10.1093/ee/nvaa047

Short-Term Dispersal and Long-Term Spatial and Temporal Patterns of Carabidae (Coleoptera) in Lowbush Blueberry Fields

2020· article· en· W3018301894 sur OpenAlexafffund
Alexandre M. M. C. Loureiro, Vilis O. Nams, Scott N. White, G. Christopher Cutler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Entomology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of GuelphDalhousie University
Organismes subventionnairesWild Blueberry Producers Association of Nova Scotia
Mots-clésBiologyTerm (time)Biological dispersalSeed dispersalEcologyDemographyAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carabidae (Coleoptera) are important natural enemies of many insect pests in various cropping systems. Their population dynamics and how they disperse determine how effective they are at carrying out the natural enemy function. There are robust patterns of community dynamics in annual cropping systems, but it is unclear if these would carry over into a relatively underexplored North American perennial crop. In Nova Scotia lowbush blueberry fields, we found that Carabidae diversity did not change with distance from field edge nor with time. Their activity density also did not change with time, but it did change with distance from field edge. We also found that the most abundant carabid of lowbush blueberry, Harpalus rufipes (De Geer) (Coleoptera: Carabidae), can disperse approximately 14.5 m/d. Our results shed more light on the community dynamics of Carabidae in lowbush blueberry fields and can help growers make informed decisions when it comes to incorporating natural enemies into their pest management practices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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