Optimization of a Mass Trapping Method against the Striped Cucumber Beetle Acalymma vittatum in Organic Cucurbit Fields
Notice bibliographique
Résumé
(F.) (Coleptera: Chrysomelidae) is a prime problem in North American cucurbit crops. While certain chemical pesticides efficiently control SCB in conventional cucurbit fields, alternative solutions are required due to the ever-evolving regulations on pesticides. For organic producers, very few control methods exist. A novel mass trapping method demonstrates the potential of controlling SCBs using floral-based semiochemical baited traps in cucurbit crops. The goals of this study were to (1) determine whether baited traps capture more SCBs than unbaited ones, and (2) optimize the trapping method by comparing different trap types and different commercially available attractants to maximize SCB captures while minimizing non-target species captures. The results of a first experiment showed that baited traps captured significantly more SCBs than unbaited ones. Baited traps also captured significantly more bees and hoverflies than unbaited ones. In a second experiment these unwanted captures were drastically reduced by using traps with ten 4 mm in diameter holes per side. Finally, a third experiment demonstrated that the attractant 40CT313 was the most efficient at capturing SCB compared to other tested lures. Overall, the optimized mass trapping technique demonstrated a potential to effectively control SCB populations in organic cucurbit crops.
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 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».