Fermented or Floral? Developing a Generalized Food Bait Lure to Monitor Cutworm and Armyworm Moths (Lepidoptera: Noctuidae) in Field Crops
Notice bibliographique
Résumé
Cutworms and armyworms (Lepidoptera: Noctuidae) are a pest complex in North America that cause sporadic damage in field crops on the Canadian Prairies; however, no methods have been developed to reliably monitor population densities. Food-based semiochemicals attract both sexes of adult moths and could be used to monitor multiple species with a single lure in a single trap. Here, we focus on enhancing the attractiveness of acetic acid and 3-methyl-1-butanol (AAMB) lures to redbacked cutworm (Euxoa ochrogaster) (RBC) and other noctuid pests. Experiments conducted in canola and wheat fields tested AAMB lures at different release rates, from different devices and in combination with other semiochemicals. High-release lures captured more females in canola, while low-release lures captured more males in wheat. Thus, crop volatiles may influence response to lures. Semiochemicals embedded in an inert matrix caught more RBC moths than semiochemicals released from Nalgene or polyethylene dispensers did. More RBC females were attracted to AAMB lures with 2-methyl-1-propanol than phenylacetaldehyde. Fermented volatiles appear to be a more reliable attractant than floral volatiles for these species. RBC moth antennae produced significant responses to all doses of phenylacetaldehyde tested in electroantennogram assays, but only to higher doses of acetic acid and 3-methyl-1-butanol. Physiological state of the RBC moths also influenced responsiveness to the tested semiochemical. Feeding status did not influence the antennal response to acetic acid and phenylacetaldehyde in either sex, but it increased the response to 3-methyl-1-butanol in females when fed. AAMB lures should be further developed to monitor RBC moths and other noctuid pests in field crops.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».