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Enregistrement W3127681032 · doi:10.1093/jee/toaa275

Derivation of Pheromone-Based Larval Thresholds in Spruce Budworm Accounting for Distance to Defoliated Forest Stands

2021· article· en· W3127681032 sur OpenAlexaff
Marc Rhainds, Ian DeMerchant, Pierre Therrien

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoristoneura fumiferanaSpruce budwormTortricidaeOverwinteringBiologyLepidoptera genitaliaTaigaContext (archaeology)ForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spruce budworm, Choristoneura fumiferana Clem. (Lepidoptera: Tortricidae), is the most severe defoliator of Pinaceae in Nearctic boreal forests. Three tools widely used to guide large-scale management decisions (year-to-year defoliation maps; density of overwintering second instars [L2]; number of males at pheromone traps) were integrated to derive pheromone-based thresholds corresponding to specific intergenerational transitions in larval densities (L2i → L2i+1), taking into account the novel finding that threshold estimates decline with distance to defoliated forest stands (DIST). Estimates of thresholds were highly variable between years, both numerically and in terms of interactive effects of L2i and DIST, which limit their heuristic value. In the context of early intervention strategy (L2i+1 > 6.5 individuals per branch), however, thresholds fluctuated within relatively narrow intervals across wide ranges of L2i and DIST, and values of 40-200 males per trap may thus be used as general guideline.

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)0,001
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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