Dispersal and Re-Capture of Marked, Overwintering <i>Tomicus Piniperda</i> (Coleoptera: Scolytidae) From Scotch Pine Bolts
Notice bibliographique
Résumé
The pine shoot beetle (PSB), Tomicus piniperda is a recently established exotic pest of live pine in the southern Great Lakes of the U.S. and Canada. Scotch pine, Pinus sylvestris L. is the most susceptible pine species, but the adult also attacks several other North American species of Pinus. This research investigated the dispersal behavior of beetles emerging from overwintering sites to aid in the development of effective monitoring and management practices. Scotch pine logs with overwintering PSB were sprayed with fluorescent pigments to mark dispersing beetles. These logs were placed in piles in the centers of three circular trap arrays of 8-unit Lindgren traps, baited with a-pinene, and placed at distances of 50, 100,200, 300 and 400 meters from the center along equally spaced radii. An estimated average of 393 PSB, or 23.4% of the overwintering PSB, dispersed from each of three log piles during the initial spring dispersal flight, and 21.9% of these were captured in traps. Traps within 100 meters caught 56.0 to 67.8% of the marked PSB recovered. Most (95.3%) marked PSB were trapped within 400 meters, but 12 beetles (4.7%) were trapped 780-2,000 meters away in adjacent trap arrays. The dispersal pattern of the population, as indicated by trap catch, was to the northeast, in the direction of prevailing westerly/ southerly winds up to 4.77 mls daily average during beetle flight. Regression analysis suggests that the PSB within the experimental area had a predicted dispersal distance of 900 meters in an area that contained numerous traps. Dispersal distances may be greater under of conditions of strong and steady winds or iftraps or abundant host material removed fewer PSB from the dispersing population. The use of traps to monitor specific sites should consider the direction of prevailing winds. Trap catches of wild PSB suggest that optimal inter-trap spacing for efficient detection could be about 78 m.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».