Experimentally guided development of a food bait for European fire ants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deployment of lethal food baits could become a control tactic for the invasive European fire ant (EFA), Myrmica rubra L. (Hymenoptera: Formicidae), because foraging ants carry the lethal food to their nest and share it with their nest mates, ultimately causing the demise of nests. Our objective was to develop a food bait that elicits a strong foraging response from EFAs, has extended shelf life, and is cost‐effective to produce. To develop a bait composition with ‘ant appeal’, we ran two separate field experiments testing pre‐selected carbohydrate sources (oranges, apples, bananas) and protein/lipid sources [tuna, pollen, sunflower seeds, mealworms ( Tenebrio molitor L., Coleoptera: Tenebrionidae)]. Whereas foraging EFAs responded equally well to the three types of carbohydrates, they preferred mealworms to all other protein/lipid sources. In a follow‐up laboratory experiment, the combination of apples and mealworms elicited a stronger foraging response from EFAs than either apples or mealworms alone. To help reduce bait ingredient costs, we tested house crickets, Acheta domesticus (L.) (Orthoptera: Gryllidae), as a less expensive mealworm alternative and found crickets and mealworms comparably appealing. Addressing the shelf life of baits, we tested freeze‐dried and heat‐dried apple/cricket combinations. Rehydrated freeze‐dried baits proved as appealing as fresh baits and superior to rehydrated heat‐dried baits, suggesting that freeze‐drying may retain essential nutrients and/or aroma constituents. Insecticide‐laced baits had no off‐putting effect on foraging responses of worker ants and caused significant mortality. As freeze‐drying is expensive, further research should investigate the preservation of moist food baits or the development of dry baits that are hydrated prior to deployment.
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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 ».