Incorporating diapause to predict the interannual dynamics of an important agricultural pest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We develop a new population‐scale model incorporating diapause induction and termination that allows multi‐year predictions of pest dynamics. In addition to predicting phenology and voltinism, the model also allows us to study the degree of overlapping among the life‐stages across time; a quantity not generally predicted by previous models yet a key determinant of how frequently management must be done to maintain control. The model is a physiological, stage‐structured population model that includes temperature‐dependent vital rates, diapause processes, and plasticity in development. The model is statistically fitted with a 33‐year long weekly term time series of Cydia pomonella adults captured in pheromone‐baited traps from a research orchard in southern Pennsylvania. The multiannual model allows investigation of both within season control strategies, as well as the likely consequences of climate change for this important agricultural pest. The model predicts that warming temperatures will cause earlier spring emergence, additional generations, and increased overall abundance. Most importantly, by calculating the circular variance, we find that warmer temperatures are associated with an increase in overlap among life‐stages especially at the beginning of the growing season. Our findings highlight the importance of modeling diapause to fully understand C. pomonella lifecycle and to better inform management for effectively controlling this pest in a warmer future.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle