New locality records for Steinernema and Heterorhabditis (Nematoda: Rhabditida: Steinernematidae, Heterorhabditidae) fauna of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Goal. Of this study is to present new locality records (from agricultural ecosystems) for Steinernema and Heterorhabditis (Nematoda: Rhabditida: Steinernematidae, Heterorhabditidae) fauna of Ukraine. Methods. The object of our research were entomopathogenic nematodes collected from different localities of Ukraine between 2016 and 2021. We used stereoscopic microscope MBS-9, light microscope Carl Zeiss Primo Star 100x—1000x and specialized keys for entomopathogenic nematodes identification. Results. We analyzed 312 samples for entomopathogenic nematodes (Steinernematidae, Heterorhabditidae). Entomopathogenic nematodes were isolated from Zhytomyr region, Chernihiv region and Kyiv region. Entomopathogenic nematodes from Zhytomyr region and Chernihiv region is a new record for Ukraine. EPN-positive soil samples with Steinernema spp. were noticeably pre-dominating over the Heterorhabditis spp. (ratio 1.5 to 1). Three species of entomopathogenic nematodes (S. carpocapsae, Steinernema sp. «glaseri»-group and H. bacteriophora), have been described. The information on the specimens location and brief notes on the habitats is provided. In present study, we examined differences in the morphological and morphometric characters between two EPN species from different regions/zones of Ukraine. Conclusions. We found new locality records for two entomopathogenic nematodes species: S. сarpocapsae and H. bacteriophora reported from Zhytomyr region and Chernihiv region of Ukraine for the first time. Further studies aiming to improve the knowledge on entomopathogenic nematodes (Steinernema and Heterorhabditis) fauna should focus on collecting in little-known areas and some specific habitats of Ukraine.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».