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Enregistrement W4405374028 · doi:10.1139/cjps-2024-0133

Evaluation of pheromone- and floral-baited traps for monitoring western corn rootworm (Coleoptera: Chrysomelidae) beetles in Canada

2024· article· en· W4405374028 sur OpenAlexaffvenueabout
Willem G. van Herk, Terisha Bailey, Julien Saguez, Jocelyn L Smith, Yasmine Farhan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of GuelphGrain Research CentreAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern corn rootwormBiologyPheromonePheromone trapAgronomyPEST analysisBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Western corn rootworm (WCR), Diabrotica virgifera virgifera, was first detected in British Columbia (BC) in 2016, resulting in the need for a trapping method that can detect beetles at low population levels and that can potentially mass trap beetles in sweet corn processing and distribution outlets. Based on early field experiments run in BC in 2019 and 2020, four trap types, baited with sex pheromone or floral lures, were evaluated in BC, Ontario, and Quebec for two 2-week periods during the swarming period in 2021. Trap captures were scored 0–10 based on relative captures, with the method with greatest captures scored as 10. Captures of male beetles were greatest on pheromone-baited PAL (“cloak”) (mean score of all 2021 experiments = 9.6) and PALs traps (8.6), and significantly lower with pheromone-baited Delta (3.4) and KLP (“hat”) (1.5), or floral-baited PAL (2.1) and PALs traps (1.9). Captures of female beetles were greatest on floral-baited PALs (8.7), PAL (8.4), and Delta traps (5.0), and low on KLP (1.5) and all other trapping methods (<1). In follow-up experiments run in 2023, pheromone-baited PAL traps captured >180× more beetles than non-baited Pherocon AM traps. Together these results indicate that PAL, PALs, and Delta traps can be used for the early detection of male and female WCR when baited with pheromone and floral lures, respectively, in Canada, both to determine the onset of the beetle swarming season for timing of foliar insecticide applications, and to monitor the spread of WCR to new areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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