Interactions Between the Fall Armyworm and Sugarcane: Challenges and Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The Fall Armyworm (FAW), Spodoptera frugiperda , represents a significant threat to global sugarcane production due to its rapid life cycle, high reproductive capacity, and extensive migratory behavior, which collectively result in substantial yield reductions and compromised sugar quality, thereby causing considerable economic losses. This review explores the intricate interactions between FAW and sugarcane ( Saccharum officinarum L.), emphasizing the pest's biological and ecological characteristics, the extent of damage inflicted, and the economic repercussions. Current management strategies, including chemical, biological, and cultural methods, as well as integrated pest management (IPM) approaches, are critically assessed. While chemical controls are prevalent, issues of resistance development and environmental concerns persist, highlighting the need for more sustainable alternatives such as biological controls and cultural practices, though these are often hindered by socio-economic constraints. Nonetheless, challenges remain, particularly regarding resistance development, environmental and health risks, and socio-economic barriers faced by smallholder farmers. Future directions focus on genetic advancements, such as developing genetically engineered sugarcane resistant to FAW, and leveraging technological innovations like drones and sensors for enhanced monitoring and control. The review underscores the importance of policy frameworks and international cooperation in implementing effective management strategies to mitigate the global impact of FAW on sugarcane production.
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 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 | 0,000 | 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 ».