Preliminary results on effects of planting dates and maize growth stages on fall armyworm density and parasitoid occurrence in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fall armyworm (FAW), Spodoptera frugiperda (J.E. Smith), has become one of the main invasive species on earth since it was first found outside its native range in Africa in 2016. Integrated pest management (IPM) is a comprehensive tool that can help farmers managing pests while reducing the need of synthetic pesticides. Within an IPM strategy, proper time of planting is a critical management decision for farmers as planting too early or too late can lead to complete loss of the crop. Commonly, planting early to avoid peak infestation of FAW is recommended to farmers, however, no empirical data in Africa is available to sustain the advice. We studied the effects of planting dates of maize as well of maize growth stages on FAW density and on its local parasitoids in a field study. Three plots were setup (early, intermediate and late planting) and data was collected weekly in each plot. Plots were 20 m × 20 m to avoid small-plot effects, but the relatively large size of the plots was resource intensive and prevented replication. As such, this paper presents preliminary results due to the lack of true replicates across locations and years. Generalized Linear Models were used to model FAW density and parasitoids abundance and diversity. Our results showed an increase of egg masses over time from early to late planting. Additionally, parasitism probabilities were lower in the early planting treatment than for the intermediate and late plantings and decreased with increased maize maturity. Results on biodiversity of parasitoids show a less even trend for early and late whorl stages which are dominated by one or two species while maize reproductive stages show a more even distribution of species. Our preliminary research is the first to provide empirical evidence that planting early helps to avoid the peak activities of FAW moths. These findings provide important information for the sustainable management of FAW in Zambia with the aim to reduce chemical inputs and increase farmers’ incomes and livelihood.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».