Extract of Pimenta Racemosa as Attractant for Bactrocera Dorsalis in Mango Orchards
Notice bibliographique
Résumé
The status of Bactrocera dorsalis as a destructive pest of fruits including mango continues to be a challenge among farmers at Ghana. Although chemical insecticides have been employed to manage its incidence and damage, there still exist gaps that need be addressed including concerns on toxic residues on fruits and the possibility of resistance evolvement by this pest to insecticides. The alternate management for the fruit fly should therefore be environmentally friendly and with minimal side effects. The objective was to compare the attractiveness of homemade lures of aqueous leaf extract of Pimenta racemosa and a commercial attractant containing methyl eugenol. The research involved the use of leaf extracts of Pimenta racemosa to trap Bactrocera dorsalis was conducted in five mango orchards in two agro-ecological zones in Ghana during the major mango fruiting season of 2017. Three experimental orchards were each sectioned into five blocks of 20 trees each. Four trees in each block formed the sampling trees making 20 sampling trees per orchard received the lures as treatments. The lures were dispensed in homemade traps made of PET containers. A total of 174,388 individual arthropods were captured of which 171,412 were identified as B. dorsalis and 2,976 identified as non-target arthropods. There was a significant difference between the performance of the commercial lure and the leaf extracts (P < 0.05) which was expected. The ability of the Pimenta extracts in the homemade traps to capture some fruit flies is an indication of its potential as a low-cost option to complement the more expensive commercial for small farm holdings.
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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) | 0,001 | 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 ».