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Enregistrement W4402249817 · doi:10.1146/annurev-ento-120523-023156

Complexities in the Implementation and Maintenance of Integrated Pest Management in Potato

2024· review· en· W4402249817 sur OpenAlexaff
Yulin Gao, Andrei Alyokhin, Sean M. Prager, Stuart R. Reitz, Anders S. Huseth

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Entomology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated pest managementPEST analysisAgriculturePest controlAgroforestryCrop rotationCrop protectionBiologyBiotechnologyBusinessRisk analysis (engineering)EcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated pest management (IPM) is an educated and systematic effort to use multiple control techniques to reduce pest damage to economically acceptable levels while minimizing negative environmental impacts. Although its benefits are widely acknowledged, IPM is not universally practiced by farmers. Potato farming, which produces one of the most important staple crops in the world, provides a good illustration of the issues surrounding IPM adoption. Potatoes are attacked by a complex of insect pests that can inflict catastrophic crop losses. Potato production has gone through the processes of consolidation and intensification, which are linked to increased pest problems, particularly selection for insecticide-resistant pest populations. While use of insecticides remains the most common method of pest control in potatoes, other techniques, including crop rotation and natural enemies, are also available. In addition, there are effective monitoring techniques for many potato pests. However, reliable economic thresholds are often lacking. Potato ecosystems are complex and diverse; therefore, the knowledge necessary for developing ecologically based pest management is not easily obtained or transferable. Furthermore, potato systems change with the arrival of new pest species and the evolution of existing pests. Modern technological advances, such as remote sensing and molecular biotechnology, are likely to improve potato IPM. However, these tools are not going to solve all problems. IPM is not just about integrating different techniques; it is also about integrating the efforts and concerns of all stakeholders. The collaboration of farmers and scientists in agricultural research is needed to foster the development of IPM systems that are appropriate for grower implementation and thus more likely to be adopted. Additional emphasis also needs to be placed on the fact that not only does IPM decrease degradation of the environment, but it also improves the economic well-being of its practitioners.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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