The First Standardised Sampling Plan Designed to Scout <i>Dalbulus maidis</i> (Hemiptera: Cicadellidae) Adults in Corn Crops Using Yellow Sticky Traps
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The corn leafhopper Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) is one of the main pests in corn crops causing yield reductions of up to 70%. Dalbulus maidis primarily damages corn by transmitting pathogens. Direct plant damage is caused by sap suction and toxin injection. Sampling corn fields to determine the D. maidis density for decision‐making systems can be challenging due to field size, time and cost. Yellow sticky traps (YST) are commonly employed to determine the presence and density of D. maidis because they are easy to use and allow quick and low‐cost assessment. This study aimed to propose and evaluate a new sampling plan for D. maidis in corn crops using YST. This research was carried out in commercial corn crops in the Brazilian Atlantic Forest and Cerrado biomes for 3 years. The pest density in traps and on plants were moderately ( r = 0.54–0.66) and significantly ( p < 0.0001) correlated. The density evaluated in the traps showed relative variance of less than 25% and sampling time of up to 2 min per sample unit. The negative binomial distribution was adequate to represent the D. maidis density probability distribution for the YST sampling method with K common (2.8979) among all the fields evaluated. The sampling plan consisted of installing one trap every two hectares. The plan's total cost ranged from US$/ha 0.41 to 0.50, with a total sampling time of up to 2.5 min/ha. We propose this new sampling plan for D. maidis , which is suitable for incorporation into management programmes in corn crops, as it is representative, accurate, fast and low cost.
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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 | 0,000 | 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 ».