Relationships between pest density and associated leaf necrosis for an invasive leaf-mining weevil, <i>Orchestes fagi</i>, on American beech (<i>Fagus grandifolia</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Pest density – plant damage relationships are essential guides for decision-making in integrated pest management. In this article, we established pest density – leaf damage relationships for the beech leaf-mining weevil, Orchestes fagi L. (formerly Rhynchaenus fagi, Coleoptera: Curculionidae), in its invasive range of Nova Scotia, Canada. Outbreaks of O. fagi cause tree-wide leaf necrosis in American beech (Fagus grandifolia Ehrh.), which can eventually result in tree mortality. In 2014 and 2016, we collected weekly samples in stands with American beech and assessed leaves for densities during different life stages (eggs, larvae, and pupae), population proxy measures (adult feeding damage, egg slits, and larval galleries), and percent necrosis. In general, feeding damage and leaf necrosis plateaued soon after the end of budburst, but before the larval mine expanded. This strongly suggested that leaf necrosis may be linked to damage caused by adults or by mine initiation rather than that caused by larval mine expansion and gallery development. The density of O. fagi per leaf for life stages and population proxies all significantly explained ∼42%–81% of the variation in end-of-season percent leaf necrosis. Results from this study provide a variety of relationships that could be used in both short- and long-term monitoring efforts for O. fagi.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».