Advances in cranberry insect pest management: A literature synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades, an increasing body of entomological research has been published on integrated pest management (IPM) in cranberries (Vaccinium macrocarpon Aiton). However, no paper has been published that synthesizes the existing literature. This paper fills this gap by analyzing 139 peer- and editor-reviewed articles that were data driven and had direct relevance to the subject of insect pests or insect pest management of V. macrocarpon. Results show that the top three studied insect pests of cranberries have been Sparganothis fruitworm (Sparganothis sulfureana Clemens), blackheaded fireworm (Rhopobota naevana Hübner), and cranberry fruitworm (Acrobasis vaccinii Riley). The regions with the most published entomological papers on cranberry IPM research have been New Jersey, Massachusetts, and Wisconsin in the United States, followed by British Columbia in Canada. Among IPM tactics, published research on chemical control, as well as on host-plant resistance, has increased likely due to recent advances on newer, reduced-risk insecticides and high-yielding cultivars; while published research focusing on behavioral control has declined likely due to the cost of these tactics. There are no consistent trends in published research on natural and biological control or cultural control. These historical research trends are important when considering regulatory changes on insecticide use, such as the Food Quality Protection Act of 1996 in the United States, which resulted in the banning and restrictions of certain broad-spectrum insecticides. As more insecticides are banned or restricted and global and organic cranberry production increases, we anticipate further advances in research related to sustainable IPM tactics.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».