Screening known Cerambycidae pheromones for activity with the Peruvian fauna
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Semiochemicals are powerful tools for the surveillance and suppression of forest insects. Although the literature on the chemical ecology of and use of semiochemicals to manage the Cerambycidae is growing, little is known about the chemical ecology of Cerambycidae fauna in Peru. Trapping studies that screen known attractants in off‐shore mitigation programs can provide valuable baseline knowledge to inform management of species introduced outside their native range. Known Cerambycidae pheromones were screened for activity in a year‐long field study in Peru to look for activity in the local Cerambycidae fauna. The most frequently captured species were Megacyllene andesiana (Casey), Oreodera bituberculata Bates, Aegomorphus longitarsis (Bates) and Discopus eques Bates. The activity period of A. longitarsis , O. bituberculata and D. eques occurred in mid‐September 2020 and for M. andesiana occurred in early October 2020. Responses to anti ‐2,3‐hexanediol, fuscumol and fuscumol acetate by M. andesiana , O. bituberculata and D. eques were observed. We observed antagonism of the responses of M. andesiana , O. bituberculata and D. eques when anti ‐2,3‐hexanediol, fuscumol and fuscumol acetate were tested in blends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».