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Enregistrement W3023701751 · doi:10.1007/s10526-020-10018-x

A preliminary analysis of the costs and benefits of the biological control agent Dactylopius opuntiae on Opuntia stricta in Laikipia County, Kenya

2020· article· en· W3023701751 sur OpenAlexfundno aff
Arne Witt, Winnie Nunda, Fernadis Makale, Kathryn Reynolds

Notice bibliographique

RevueBioControl · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
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-clésCladodesBiological pest controlBiologyCactusBiodiversityAnimal ecologyInvasive speciesLivelihoodRangelandAgroforestryHorticultureBotanyEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Opuntia stricta(Haw.) Haw (Cactaceae) is invasive in Laikipia County, Kenya, impacting negatively on biodiversity and livelihoods. To control this invasive plant the biocontrol agentDactylopius opuntiae(Cockerell) (Hemiptera; Dactylopiidae) ‘stricta’ biotype was released in 2014. A preliminary once-off survey to determine the impact of the cochineal revealed that it had contributed to a significant reduction in the number of cladodes, flowers and fruit of plants with cochineal. Fruits that were produced on plants with the cochineal were also smaller and had fewer seeds. Although still preliminary, an analysis of the costs of implementing this biocontrol programme indicates that it is the most cost-effective management intervention compared to physical and/or chemical control. Although the impact of the cochineal is still fairly localized we are confident that it will establish in much of the invaded range and reduce the impacts of the invasive cactus, consequently improving rangeland condition and livelihoods.

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)0,000
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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