Cereal Straw Mulching in Strawberry—A Facilitator of Plant Visits by Edaphic Predatory Mites at Night?
Notice bibliographique
Résumé
In Norway, strawberry producers use cereal straw mulching to prevent berries from contacting the soil and to control weeds. We hypothesized that organic matter such as straw mulch also favors the maintenance of predatory mites which visit strawberry plants at nighttime. We compared mite diversity in cereal straw exposed for different periods in strawberry fields and evaluated their possible migration to plants in two experiments with potted plants in 2019. An ‘Early season’ experiment compared no mulching (T1), oat straw mulch exposed in field since 2018 (T2), or 2017 (T3), while a ‘Mid-season’ experiment compared no mulching (T1), barley straw mulch from 2018 (T2), or a mix from 2017 and 2018 (T3). To provide edaphic predatory mites with a potential source of food, all plants were infested with two-spotted spider mite (Tetranychus urticae Koch). Results suggested that straw mulch facilitates the prevalence of predatory mites in strawberry fields. Most predatory mite visits were at night, confirming our initial hypothesis. Predominant nocturnal mites on leaves belonged to Melicharidae (Proctolaelaps sp.) (‘Early season’, T2), Blattisociidae (Lasioseius sp.) (‘Early and Mid-season’, T3) and Phytoseiidae (‘Mid-season’, T2). Parasitus consanguineus Oudemans & Voigts was the predominant species (‘Early season’, T3) at the base of plants. Anystidae were diurnal visitors only (‘Mid-season’, T2). Future studies should evaluate the predation potential of Proctolaelaps sp. and Lasioseius sp. on two-spotted spider mite and other strawberry pests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».