MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3137494324 · doi:10.1093/aesa/saab005

Exploring the Role of Supplemental Foods for Improved Greenhouse Biological Control

2021· article· en· W3137494324 sur OpenAlexafffund
Carly M Benson, Roselyne Labbé

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Entomological Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyFood securityBiotechnologyBiological pest controlPopulationPest controlControl (management)Integrated pest managementNatural resourceEnvironmental planningBusinessEcologyAgricultureComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Small modifications in greenhouse agroenvironments can have a big impact on the success of biological control programs. For instance, the application of supplemental foods during and after the release of natural enemies onto crop plants, could considerably improve their long-term reproductive and population growth prospects. As such, food supplementation represents a valuable biological control supportive strategy, helping to grow natural enemy populations before pest establishment, akin to creating a standing-army to defend crops against future pest invasions. In many places of the world, food supplementation represents a relatively new but growing component or biological control research, with increasingly better resources available to guide producers, IPM practitioners, or researchers wanting to apply or optimize such strategies to their local agents and environments. In this review, we summarize the current stage of knowledge associated with various supplemental food types, which work best to support specific beneficial arthropods as well as some tools and techniques for successfully applying this biological control-enhancing strategy. We also summarize some current challenges to the use of supplemental foods and discuss what future research is needed to adapt and optimize food supplementation for a diversity of natural enemy species.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of the Entomological Society of AmericaMême sujetInsect-Plant Interactions and ControlTravaux en français237 207