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Enregistrement W3101260324 · doi:10.1093/ee/nvaa135

Contribution of Larvae Developing on Corn and Dry Beans to the Adult Population of Western Bean Cutworm in Michigan

2020· article· en· W3101260324 sur OpenAlexaboutno aff
Dakota C. Bunn, Eduardo Augusto Dias de Oliveira, Frederick Springborn, Miquel A. Gonzàlez‐Meler, Nicholas J. Miller

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Entomology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCutwormBiologyAgronomyNoctuidaePEST analysisPhaseolusLepidoptera genitaliaInfestationCropPopulationHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The western bean cutworm, Striacosta albicosta (Smith) (Lepidoptera: Noctuidae), is historically a pest of both corn (Zea mays L. (Poales: Poaceae)) and dry beans (Phaseolus sp. L. (Fabales: Fabaceae)) in the western Great Plains. However, it has recently undergone an eastward range expansion establishing itself across the Corn Belt in 25 states and 4 Canadian provinces. To mitigate the effects of infestation in Michigan, foliar insecticides are used in dry beans, whereas management of the pest in corn relies more heavily on the use of Bt-expressing hybrids. In this study stable carbon isotope analysis was used to determine what crop adult moths developed on as larvae with analysis showing that very few of the adult moths developed on dry beans. These results suggest that beans and corn are not suitable as co-refuges and that mainly adults which developed on corn are contributing to the next generation of western bean cutworm in Michigan.

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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,116

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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'admission1
Résumé présentoui

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