Modeling Ecological Dynamics of a Major Agricultural Pest Insect (<i>Melanoplus sanguinipes</i>; Orthoptera: Acrididae): A Cohort-Based Approach Incorporating the Effects of Weather on Grasshopper Development and Abundance
Notice bibliographique
Résumé
Grasshoppers have been a chronic problem for agriculture on the Canadian prairies, the northern limits of the Northern Great Plains, since settlement of the region in the mid-1800s. Grasshopper pest management tools include biological control, cultural control, and insecticides. This article describes a mechanistic, or process-based, modeling approach used to assess the development and abundance of the migratory grasshopper, Melanoplus sanguinipes (Fabricius), based on a complex of environmental drivers. The purpose of the study was to develop and validate a model (using extensive field data) to quantify the effects of interannual weather variation on M. sanguinipes development and abundance in Saskatchewan, Canada. Overall, the accuracy of model predictions improved for later instars and adults such that predictions regarding adult populations were highly similar to field-collected data. The model provides greater understanding of how M. sanguinipes oviposition is related not only to adult densities, but also to the first appearance of adults and to weather conditions during the oviposition period. The model output can be used to provide accurate within-season updates of the status of grasshopper populations in western Canada to optimize pest management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».