Bioinsecticide synergy: The good, the bad and the unknown
Notice bibliographique
Résumé
Synergy between certain conventional chemical insecticides has been known for decades. However, heightened awareness and interest in bioinsecticides (microbials, botanicals and arthropod venoms) have led to numerous studies demonstrating synergy between bioinsecticides and conventional insecticides, between different bioinsecticides, and among specific constituents in botanicals, which are themselves chemically complex. At the same time, bioinsecticides have often been shown to be less deleterious to non-target organisms, particularly natural enemies and pollinators, although they are not entirely without negative impacts. However, the influence of synergy among these compounds, mixtures of bioinsecticides, or combinations of bioinsecticides and conventional insecticides on non-target species remains relatively unexplored. The taxonomic diversity of target (pest) insects for which such synergy has been documented suggests that this action could also occur in non-target species. However, the impact of this synergy on non-targets in actual field conditions remains difficult to predict. • Synergy by bioinsecticides is common against diverse pest arthropods. • It is also common across many modes of action, and appears to be both dose-specific and idiosyncratic. • Synergy can occur between bioinsecticides and conventional ones. • It can also occur between types of bioinsecticides. • Little work has characterized synergy of bioinsecticides in non-target arthropods.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».