Factors Influencing the Efficacy of Biological Control Agents Used to Manage Insect Pests in Indoor Cannabis (Cannabis sativa) Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
Current biological control strategies in cannabis (Cannabis sativa) cultivation have resulted in poor efficacy for managing certain insect pests. The cannabis industry has grown at a rapid pace, surpassing our ability to develop knowledge on the production systems for this crop. Currently, the research focus is on optimizing agronomic and environmental factors to maximize the yield and quality of cannabis. However, cannabis growers are increasingly challenged by severe insect pest pressure, with few effective options. Decades of research have optimized biological control strategies in other crops. The implementation of effective biological control strategies in cannabis is hindered by a variety of morphological, biochemical, and agronomic factors unique to this crop. Here, we review the rather limited literature relevant to insect pest management in indoor cannabis production. Further, we have identified three factors that we believe are primarily responsible for the ineffectiveness of biological control in cannabis: Plant morphology including trichome density and floral resources, effects of plant biochemistry on prey suitability, and finally the effects of supplemental lighting including photoperiod, intensity, and spectrum. We highlight the importance of prioritizing the evaluation of these factors to improve our understanding of the tritrophic interactions governing the success of biological control in cannabis cultivation. As intensive research efforts are underway to optimize agronomic practices for cannabis, it is also important to consider their relevance to biological control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».