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Enregistrement W4406799253 · doi:10.3389/finsc.2024.1532825

Editorial: Focus on Popillia japonica: New research for IPM of the Japanese beetle

2025· editorial· en· W4406799253 sur OpenAlexaboutno aff
Giselher Grabenweger, Giulia Torrini, W. D. Hutchison

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Insect Science · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopilliaJapanese beetleJaponicaPEST analysisBiologyAgroforestryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arrival of the Japanese Beetle, Popillia japonica Newman, in continental Europe (Pavesi 2014) has sparked new interest in this well-known invasive species, and initiated international collaboration for its control, not only within Europe but also across the Atlantic. A session dedicated to this invasive pest at the International Congress of Entomology in Helsinki in 2022 enabled exchange between leading Popillia experts from the US and Canada and scientists involved in the containment of the Japanese Beetle in Europe. The most important work presented during this session is compiled in the presented e-book, along with other research updates regarding the biology, ecology and management of P. japonica, which was not included in previous reviews about this pest (Potter and Held, 2002, Shanovich et al., 2019, Altohoff & Rice 2022).In this collection, entitled "Focus on Popillia japonica," two articles deal with more robust estimates of P. japonica damage to important crops like wine grapes. Ebbenga et al. (2022) estimates the impact of P. japonica infestation on yield and grape quality. Although it is long known that grapes (cultivated and wild) is one of the beetle's preferred host plants, this paper is the first to assess the damage and impact on several berry/juice quality parameters. (2022) performed a pest risk analysis for the pest-free (to date) region of Metropolitan France, which is quite close to infested regions geographically and also well-connected with infested zones by major routes of transport of humans and goods. They recommend early detection and early-stage eradication measures against P. japonica in outbreak zones as the most important measure to control the risk of pest invasion.The development of environmentally friendly control measures against the invasive pest is the main goal of the last two contributions to this e-book. Graf et al. (2023) present experiments for biological control of P. japonica with entomopathogenic fungi (EPF). Their study gives evidence that Japanese beetle larvae are resistant to EPF infection, while adults are very susceptible. Consequently, more resources should be invested into the control of adult P. japonica with EPF. Carroll et al. (2023) tested gene silencing by feeding P. japonica with double-stranded RNA as a novel control approach. They show that fast degradation of dsRNA in the insect's gut may be avoided by micro-encapsulation, which increases gene knock-down and, consequently, efficacy of the control approach against the invasive pest.As you read this summary, P. japonica continues to expand its range, slowly but steadily, in the US and Canada as well as in Italy and Switzerland, bringing new challenges to producers as well as plant health specialists on both continents. It is clear that single control measures will never stop this invasion, and that elaborate IPM strategies are necessary for successful P. japonica containment. We are hopeful that the contributions compiled in this e-book will contribute to the development of a sustainable response to the ongoing invasion.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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