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Enregistrement W3193522499 · doi:10.3390/insects12080750

Biodiversity in a Cool-Climate Vineyard: A Case Study from Quebec

2021· article· en· W3193522499 sur OpenAlexafffundabout
Charles Vincent, Jacques Lasnier, Charles-Henri de Coussergues, Alain Baril

Notice bibliographique

RevueInsects · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensResearch & Development CorporationAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Mots-clésBiologyBiodiversityVineyardPopilliaScarabaeidaeEcologyAgroforestryViticultureJapanese beetleHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Quebec (Canada), viticulture has experienced steady growth in the last 35 years in terms of surfaces cultivated and value, although it is practiced in climatic conditions at the edge of what is considered a cool-climate area. This case study documents biodiversity studies conducted at the l’Orpailleur vineyard (Dunham, QC, Canada) from 1997 to 2021. In a first phase starting in 1997, the biodiversity of insecticide-free and insecticide-treated plots was determined for the taxa Scarabaeidae, Curculionidae, Chrysomelidae, Cicadellidae, Acari and Aranae. This step provided a baseline allowing to identify key arthropods. In a second phase starting in 2004, entomological issues were addressed on an ad hoc basis. In 2014, a third phase began with a perspective of sustainability and management of plant diversity in the vineyard to conserve natural enemies. Because of increased Japanese beetle (Popillia japonica-Scarabaeidae) populations and threats to vineyards, a biocontrol program based on the parasitoid Istocheta aldrichi (Tachinidae) was initiated. The unusually fast development of grapevines during the growing season, selection of flowering species, as well as selected arthropods associated with these flowering species, will be illustrated. Periodic update of protection programs will be required to address future challenges associated with climate change scenarios and world trade.

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 enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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