Pest thrips do not set field margins aside: preferred wildflowers sustain pest Frankliniella spp. (Thysanoptera: Thripidae) and their migration in commercial strawberry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildflowers in uncultivated field margin are important resources supporting both pest and non-pest thrips populations in agroecosystems. Environmental factors related to wildflowers have never been used as predictors to model pest thrips density in adjacent crops. Wild and cultivated flowers were sampled in strawberry field agroecosystem in Orléans Island, near Quebec City, Canada. Pest flower thripsFrankliniella intonsaandF. triticihad a wide wildflower host range, with preferences towardLeucanthemum vulgare,Trifolium pratense,Sonchus asper, andCichorium intybus. Regression modeling revealed significant positive relationships between pest thrips density on specific wildflowers (Vicia cracca,Sinapis arvensis,S. asper,C. intybus,L. vulgare) and their density in strawberry flowers. Furthermore, thrips density within the crop decreased with distance from uncultivated field margin. Regarding crop management, knowing the associations between thrips pests and preferred wild flora as well as their spatial distribution in strawberry fields is an undeniable advantage.
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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 | 0,000 | 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 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 ».