Mass Trapping Lepidopteran Pests with Light Traps, with Focus on Tortricid Forest Pests: What If?
Notice bibliographique
Résumé
The management of Lepidopteran pests with light traps (LTs) is often achieved by luring adults to death at light sources (light trap-based mass trapping, or LTmt). Large-scale LTmt programs against agricultural pests initiated in the late 1920s in the United States were phased out in the 1970s, coinciding with the rise of pheromone-based management research. The interest in LTmt has surged in recent years with the advent of light emitting diodes, solar power sources, and intelligent design. The first step in implementing LTmt is to identify a trapping design that maximizes the capture of target pests and minimizes the capture of non-target beneficial insects—with a cautionary note that high captures in LTs are not equivalent to the feasibility of mass trapping: the ultimate objective of LTmt is to protect crop plants from pest damage, not to trap adults. The captures of egg-carrying females in light traps have a greater impact on the efficiency of LTmt than the captures of males. When LTmt is defined as a harvesting procedure, the biomass of females in LTs may be viewed as the best estimator of the mass trapping yield; biomass proxy has universal application in LTmt as every living organism can be defined on a per weight basis. While research has largely focused on agricultural pests, an attempt is made here to conceptualize LTmt as a pest management strategy in forest ecosystems, using spruce budworm as a case study. The mass trapping of female budworms is impossible to achieve in endemic populations due to the large spatial scale of forest landscapes (implying the deployment of a prohibitively large number of LTs); in addition, ovipositing female budworms do not respond to light sources at a low density of conspecifics. The light-based mass trapping of female budworms may provide a realistic management option for geographically isolated forest stands heavily infested with budworms, as a tool to prevent tree mortality. Somehow unexpectedly, however, one factor obscuring the feasibility of LTmt is as follows: the complex (‘unknowable’) economic valuation of forest stands as opposed to agricultural landscapes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».