Responses of <i>Megacyllene andesiana</i> and <i>Oreodera bituberculata</i> (Coleoptera: Cerambycidae) to <i>anti</i>-2,3-hexanediol, fuscumol, and fuscumol acetate in Peru
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management of phytosanitary and biosecurity risks associated with the Cerambycidae focuses on prevention and early detection. Semiochemical-baited traps are an important component of these management efforts. Cerambycid pheromones are often screened in field trials to develop inventories of which species can be surveyed with which semiochemicals. We report field trials of two types of intercept traps (four- and three-sided panel traps) baited with known Cerambycidae pheromones aimed to capture Peruvian fauna. Intercept traps were baited with anti-2,3-hexanediol, fuscumol, and fuscumol acetate alone and in binary and ternary blends. The most frequently captured species was Megacyllene andesiana (Casey) (Coleoptera: Cerambycidae) (n = 268), followed by Oreodera bituberculata Bates (Coleoptera: Cerambycidae) (n = 59), Discopus eques Bates (Coleoptera: Cerambycidae) (n = 37), and Aegomorphus longitarsis (Bates) (Coleoptera: Cerambycidae) (n = 31). Trap type did not affect capture rates. Male and female M. andesiana were attracted by anti-2,3-hexanediol. The addition of fuscumol, fuscumol acetate, or the combination of fuscumol and fuscumol acetate reduced male M. andesiana captures, whereas the addition of fuscumol and the combination of fuscumol and fuscumol acetate reduced the response of female M. andesiana. Male O. bituberculata were attracted to traps baited with fuscumol, and this response was reduced by the addition of fuscumol acetate, whether or not anti-2,3-hexanediol was present.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».