The Innate Rates of Increase in Two Common Stored Grain Insects under Different Grain Storage Conditions and Times
Notice bibliographique
Résumé
The determination of innate rate of increase (r) values under different grain storage conditions is critical for insect population predictions. The r values for Cryptolestes ferrugineus (Stephens) and Tribolium castaneum (Herbst) were calculated by using a new suggested method (continuous time analysis) and data from the literature, and these calculated r values were compared to identify the r values and carrying capacities under real grain storage conditions and times. The insects were reared in small glass vials (0.3 kg wheat), small PVC columns (2 kg wheat), large PVC columns (14 kg wheat), and shallow containers (14 kg wheat or wheat + cracked wheat). The wheat or cracked wheat had 13.8 to 14.5% moisture contents at different constant temperatures (17.5 to 42.5 °C) and fluctuating temperatures. The r values at the beginning of the population were the highest. Before r became negative, it gradually decreased with increasing time. After the r value became negative, it sometimes increased to positive; however, the rebounded r was much less than the initial r and gradually tended to stabilize within an up-and-down range. This up-and-down r was related to the carrying capacity. The larger the grain bulk, the higher the innate rate was for both species. The r values associated with 14 kg of wheat could be used to predict the insect population dynamics in stored grain bins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».