MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407557349 · doi:10.5376/me.2024.15.0019

Implications of Insect Behavior on Integrated Pest Management Strategies for Rice

2024· article· en· W4407557349 sur OpenAlex
Yumin Huang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMolecular Entomology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Research and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsect pestIntegrated pest managementPEST analysisInsectAgroforestryBiologyBusinessAgronomyEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated Pest Management (IPM) is a sustainable approach to controlling pest populations by combining various methods that minimize environmental impact and economic loss. Understanding the behavior of insect pests is a critical aspect of enhancing the effectiveness of IPM strategies. This study explores the behavioral ecology of key rice pests, including their feeding, reproductive, dispersal, and migration patterns. It highlights how insect behavior can regulate pest populations through responses to environmental cues, interactions with host plants, and predator avoidance strategies. This study emphasizes the importance of incorporating behavioral insights into IPM practices, such as using pheromone traps, behavioral disruptions, and biocontrol approaches. A case study illustrates the application of behavior-based IPM strategies in a specific rice-growing region, demonstrating its effectiveness in pest control. This study aims to conclude by addressing the challenges and limitations of integrating behavioral data into IPM, while suggesting future research directions and technological innovations to enhance the adoption of behavior-based IPM.

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.

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)0,000
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 enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,279 · 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