MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220719431 · doi:10.1111/afe.12498

<scp>3‐Methylcyclohex</scp> ‐2‐en‐1‐one reduces the aggregation of <i>Dendroctonus pseudotsugae barragani</i> and corresponding mortality of <i>Pseudotsuga menziesii</i> in northern Mexico

2022· article· en· W4220719431 sur OpenAlexaboutno aff
Guillermo Sánchez‐Martínez, Constance J. Mehmel, Ernesto González‐Gaona, Sylvia R. Mori, Juan Antonio López‐Hernández, José Carlos Monárrez‐González, José Leonardo García‐Rodríguez, Jorge Manuel Mejía‐Bojórquez, Nancy E. Gillette

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Entomology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPEST analysisBiologySubspeciesBotanyDouglas firEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dendroctonus pseudotsugae is the most important forest insect pest of Douglas‐fir Pseudotsuga menziesii in North America. Two subspecies of Douglas‐fir beetle are recognized: D . pseudotsugae pseudotsugae , which inhabits southwestern Canada and western United States, and Dendroctonus pseudotsugae barragani , which occurs in northern Mexico. This study aimed to determine the effectiveness of 3‐methylcylohex‐2‐en‐1‐one (MCH) in reducing aggregation of D . pseudotsugae barragani , and corresponding Douglas‐fir mortality by this insect. Two field experiments were conducted: the first consisted of three doses of MCH in bubble caps (plus a control treatment) applied within 16 0.5 ha plots. The second consisted of three doses of MCH disrupt micro‐flakes (plus a control treatment) applied within 16 1.0 ha plots. MCH bubble caps at 28.8 and 44.0 g AI/ha and MCH disrupt micro‐flakes at 185.3 and 741 g AI/ha significantly reduced the aggregation of D . pseudotsugae barragani . When applying MCH as bubble caps, only the highest dose (44.0 g AI/ha) significantly reduced the number of successfully attacked trees. However, MCH micro‐flake doses of 185.3 and 741 g AI/ha reduced the number of successfully attacked trees to zero.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgricultural and Forest EntomologyMême sujetForest Insect Ecology and ManagementTravaux en français237 207