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Enregistrement W3201503543 · doi:10.1093/jee/toab158

<i>Drosophila suzukii</i> (Diptera: Drosophilidae): A Decade of Research Towards a Sustainable Integrated Pest Management Program

2021· article· en· W3201503543 sur OpenAlexaff
Gabriella Tait, Serhan Mermer, Dara G. Stockton, Jana C. Lee, Sabina Avosani, Antoine Abrieux, Gianfranco Anfora, E. H. Beers, Antonio Biondi, Hannah J. Burrack, Dong Cha, Joanna C. Chiu, Man‐Yeon Choi, Kevin R. Cloonan, Cristina M. Crava, Kent M. Daane, Daniel T. Dalton, Lauren M. Diepenbrock, Phillip Fanning, Fatemeh Ganjisaffar, Miguel I. Gómez, Larry J. Gut, A. Grassi, Kelly A. Hamby, Kim A. Hoelmer, C. Ioriatti, Rufus Isaacs, Jimmy Klick, Laura Kraft, Gregory M. Loeb, Marco Valerio Rossi Stacconi, Rachele Nieri, Ferdinand Pfab, Simone Puppato, Dalila Rendon, Justin M. Renkema, Cesar Rodriguez‐Saona, Mary Rogers, Fabiana Sassù, Torsten Schöneberg, Maxwell J. Scott, Michael P. Seagraves, Ashfaq A. Sial, Steven Van Timmeren, Anna Wallingford, Xingeng Wang, D. Adeline Yeh, Frank G. Zalom, Vaughn M. Walton

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensVineland Research and Innovation CentreAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésDrosophila suzukiiBiologyIntegrated pest managementPEST analysisInfestationDrosophilidaePest controlBiological pest controlAgroforestryAgronomyEcologyHorticultureDrosophila melanogaster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drosophila suzukii (Matsumura) (Diptera: Drosophilidae) also known as spotted-wing drosophila (SWD), is a pest native to Southeast Asia. In the last few decades, the pest has expanded its range to affect all major European and American fruit production regions. SWD is a highly adaptive insect that is able to disperse, survive, and flourish under a range of environmental conditions. Infestation by SWD generates both direct and indirect economic impacts through yield losses, shorter shelf life of infested fruit, and increased production costs. Fresh markets, frozen berries, and fruit export programs have been impacted by the pest due to zero tolerance for fruit infestation. As SWD control programs rely heavily on insecticides, exceedance of maximum residue levels (MRLs) has also resulted in crop rejections. The economic impact of SWD has been particularly severe for organic operations, mainly due to the limited availability of effective insecticides. Integrated pest management (IPM) of SWD could significantly reduce chemical inputs but would require substantial changes to horticultural management practices. This review evaluates the most promising methods studied as part of an IPM strategy against SWD across the world. For each of the considered techniques, the effectiveness, impact, sustainability, and stage of development are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations274
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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