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Enregistrement W3176221193 · doi:10.3390/insects12070582

Photo-Selective Nets and Pest Control: Searching Behavior of the Codling Moth Parasitoid Mastrus ridens (Hymenoptera: Ichneumonidae) under Varying Light Quantity and Quality Conditions

2021· article· en· W3176221193 sur OpenAlexaff
María-José Yáñez-Díaz, Marcela A. Rodríguez, Selim Musleh, Luis Devotto, Gonzalo Silva, Éric Lucas

Notice bibliographique

RevueInsects · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaUniversidad de Concepción
Mots-clésIchneumonidaeBiologyParasitoidCodling mothParasitismPEST analysisBiological pest controlHymenopteraHost (biology)BraconidaeIntegrated pest managementLarvaToxicologyZoologyEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photo-selective nets (PSN) are used to manipulate the physiology of fruit crops. Besides their advantages to the crop, PSN potentially affect insect pests and their natural enemies. We aimed to assess the effects of these production systems on the searching behavior of the codling moth parasitoid, Mastrus ridens. We hypothesized that PSN and black standard nets (SN) affect the behavior of the parasitoid by delaying host localization and reducing parasitism. Laboratory experiments were carried out in closed cages under four treatment conditions: black SN, pearl PSN, red PSN, and no PSN as control (uncovered cages). Our results showed that the host localization of M. ridens was delayed under black SN and enhanced by pearl and red PSN. The PSN and the black SN did not affect the parasitism levels. In addition, the initial behavior of the parasitoid during the first 30 min of the bioassays was not affected by treatments. However, females spent most of the time walking around the arena, grooming, or resting, regardless of the color of the net. Parasitism was not affected under the PSN or the black SN; however, this must be verified in field conditions.

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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,419

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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