Development of economic thresholds for pea aphid (Hemiptera: Aphididae) management in lentil (Fabaceae) based on in-field insecticide efficacy trials
Notice bibliographique
Résumé
Pea aphid (Acyrthosiphom pisum Harris, Hemiptera: Aphididae) presents a significant economic challenge to lentil (Lens culinaris Medik.) production in the major growing region of Saskatchewan, Canada. During 2019-2020, field experiments were conducted to optimize the management tools for pea aphid control on lentils. A randomized split-plot design was used with main plots consisting of different pea aphid pressures and subplots consisting of different insecticide treatments. The main plot design was aimed to assess the impact of A. pisum feeding on lentil yields during the late vegetative to early reproductive stages. Subplots of the study evaluated the efficacy of 3 insecticides in suppressing pea aphid populations on lentils. Lentil is susceptible to A. pisum feeding and requires management at low pest densities. The economic threshold for pea aphids on lentil crops varied depending on environmental conditions, ranging from 20 to 66 aphids per sweep, calculated using a discrete daily growth rate of 1.116. The estimated economic thresholds provided a 7-day lead time before aphid populations achieved the economic injury level (EIL). The EIL was defined as 78 ± 14 aphids per sweep net sample or 743 ± 137 cumulative aphid days from the first aphid present in the field. In addition, the results of the study found that, on average, foliar applications of insecticides containing the pyrethroid active ingredient lambda-cyhalothrin (IRAC group: 3A) reduced pea aphid populations by 83% compared with untreated control.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».