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Enregistrement W4226157076 · doi:10.1093/jee/toac037

Evaluation of Standardized Bait Trapping Approaches and Climatic Factors That Influence Wireworm Catch in the Canadian Prairies

2022· article· en· W4226157076 sur OpenAlexafffundabout
Ivan Drahun, Katherine A. Hunt, Willem G. van Herk, Bryan J. Cassone

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEntomopathogenic Microorganisms in Pest Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaBrandon University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyAgronomyCropWiltingAbundance (ecology)Integrated pest managementTrappingAgroforestryToxicologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireworms are significant pests of a variety of economically important crops grown in the Canadian Prairies. These soil-dwelling larvae of click beetles feed on and burrow into the accessible underground plant tissues, which can result in cosmetic injury, stunting, wilting, and plant death. Successful management of wireworms relies on accurate estimations of their abundance and activity in infested fields. Bait trapping is the most commonly used method for sampling wireworms and standardized approaches have been developed; however, little work has been done to optimize trapping efficacy in different geographical regions. In this study, we evaluated the effect of bait trapping duration, seed formulation, and the causal relationship with CO2 production and soil temperature on the wireworm catch in three fields located in Manitoba, Canada. As expected, wireworm catch increased with trapping duration and placing traps in ground for 8 d is adequate in most cases. Both barley and wheat were more effective baits than soybean; however, barley released more CO2 (i.e., an attractant for wireworms) and performed better at elevated soil temperatures. Overall, the results of this study will serve as valuable guidelines to improve current wireworm sampling methods, and can be integrated into strategies aimed at managing these important pests to crop production.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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