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Enregistrement W4391580988 · doi:10.4039/tce.2023.29

The causes of wheat stem sawfly (Hymenoptera: Cephidae) larval mortality in the Canadian prairies

2024· article· en· W4391580988 sur OpenAlexaffabout
Dylan M. Sjolie, Christian J. Willenborg, Meghan A. Vankosky

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSawflyHymenopteraLarvaBiologyEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cephus cinctus Norton (Hymenoptera: Cephidae), the wheat stem sawfly, is a well-established and important pest of wheat, Triticum aestivum Linnaeus (Poaceae), and its relatives in North America. Crop losses are caused directly by C. cinctus feeding inside wheat stems during larval development and indirectly when weakened plants lodge before being harvested. Understanding the factors that affect population dynamics of C. cinctus can help farmers to better manage it. Our study therefore explored how C. cinctus and natural enemy densities vary in space (southern Alberta, Canada) and over time. Five fields were sampled using an established protocol in fall 2019 and resampled in spring 2020; six additional fields were sampled in fall 2020 and resampled in spring 2021. Wheat stubs were dissected to record numbers of cut stems, C. cinctus larvae, and sources of larval mortality (i.e., parasitism, fungal infection). Densities of wheat stem sawfly and the impact of natural enemies varied between the sampled fields. No C. cinctus mortality was observed during the winter, indicating that C. cinctus population dynamics are not susceptible to mortality (abiotic or biotic) between years. Results of our study will be incorporated into new models to predict wheat stem sawfly phenology and risk to crop production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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