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Enregistrement W4403471410 · doi:10.1007/s11829-024-10103-3

Trap cropping for insect pests in the Canadian Prairies: a review and a case study

2024· review· en· W4403471410 sur OpenAlexafffundabout
Héctor A. Cárcamo, James A. Tansey, Brian L. Beres, Haley A. Catton, Breanne D. Tidemann, Peter Reid, Meghan A. Vankosky

Notice bibliographique

RevueArthropod-Plant Interactions · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensSaskatchewan Ministry of AgricultureAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Pulse Growers CommissionSaskatchewan Pulse GrowersAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésTrap (plumbing)CroppingInsectTrap cropGeographyAgroforestryBiologyAgronomyEcologyIntegrated pest managementAgricultureMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Canadian Prairies are one of the major agricultural regions of the world in terms of cereal, oilseed and pulse crop production. With few exceptions, major insect pests like grasshoppers, flea beetles, Lygus bugs, wireworms and pea leaf weevils are controlled with insecticides. Wheat stem sawfly is managed through host plant resistance and endemic natural enemies, whereas cereal leaf beetle is managed through classical biological control. Large farms and short growing seasons in the region present logistical challenges to adopt time intensive pest management systems such as trap crops. Therefore, there is no adoption of trap crops even though some research has demonstrated their potential. In this article we present a brief overview of the pest status and management, and we summarize research on trap crops in the Prairies Ecozone and adjacent ecoregions. We conclude the review with some innovative research ideas to make trap cropping a more appealing pest management system in our quest to reduce dependency on chemical insecticides and increase the environmental resilience of Canadian agroecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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