Efficacy of trapping protocols for Agrilus jewel beetles: a multi-country assessment
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genus Agrilus is one of the most diverse insect genera worldwide. The larval feeding activity causes extensive damage in both forests and orchards. In addition, more than 30 species have been introduced outside their native range so far, including the emerald ash borer Agrilus planipennis Fairmaire. Thus, the availability of efficient trapping protocols for early detection of Agrilus species at entry points is of utmost importance. In this study we tested whether trapping protocols developed for surveillance of A. planipennis in North America were also effective for other Agrilus species. In particular, through a multi-country assessment we compared the efficacy of detecting Agrilus species on: (i) green glue-coated prism traps vs. green Fluon-coated multi-funnel traps when baited with the green leaf volatile ( Z )-3-hexenol or left unbaited; and (ii) green multi-panel traps vs. green multi-panel traps baited with dead adult Agrilus beetles (decoys). A total of 23,481 individuals from 45 Agrilus species were caught. Trap design significantly affected both species richness and abundance of Agrilus species in several of the countries where the trapping experiments were carried out, and green prism traps outperformed green multi-funnel traps in most cases. On the contrary, the addition of a ( Z )-3-hexenol lure or dead adult beetle decoys on to traps did not improve trap catches. Our study highlights that reliable trap models to survey Agrilus species are already available, but also that there is the clear need to further investigate chemical ecology of Agrilus species to develop semiochemical lures that can improve detection efficacy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle