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Enregistrement W3138091382 · doi:10.3390/insects12030256

Spatio-Temporal Distribution and Fixed-Precision Sampling Plan of Scirtothrips dorsalis (Thysanoptera: Thripidae) in Florida Blueberry

2021· article· en· W3138091382 sur OpenAlexaff
Babu Panthi, Justin M. Renkema, Sriyanka Lahiri, Oscar E. Liburd

Notice bibliographique

RevueInsects · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensVineland Research and Innovation CentreAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesFlorida Department of Agriculture and Consumer ServicesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologySampling (signal processing)ThripidaeNegative binomial distributionPruningStatisticsPEST analysisHorticultureMathematicsPoisson distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scirtothrips dorsalis Hood is an invasive and foliar pest of Florida blueberry that reduces plant growth by feeding on new leaf growth. A sampling plan is needed to make informed control decisions for S. dorsalis in blueberry. Fourteen blueberry fields in central Florida were surveyed in 2017 and 2018 after summer pruning to determine the spatial and temporal distribution of S. dorsalis and to develop a fixed-precision sampling plan. A sampling unit of ten blueberry shoots (with four to five leaves each) was collected from one blueberry bush at each point along a 40 × 40 m grid. Field counts of S. dorsalis varied largely ranging from zero to 1122 adults and larvae per sampling unit. Scirtothrips dorsalis had aggregated distribution that was consistent within fields and temporally stable between summers, according to Taylor’s power law (TPL) (aggregation parameter, b = 1.57), probability distributions (56 out of 70 sampling occasions fit the negative binomial distribution), Lloyd’s index (b > 1 in 94% occasions), and Spatial Analysis by Distance IndicEs (31% had significant clusters). The newly developed fixed-precision sampling plan required 167, 42, seven, or three sampling units to estimate a nominal mean density of 20 S. dorsalis per sampling unit with a precision of 5%, 10%, 25%, or 40%, respectively. New knowledge on S. dorsalis distribution will aid in evaluating the timing and effectiveness of control measures.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,600

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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