Field evaluation of botanical insecticides for the management of Helicoverpa armigera
Notice bibliographique
Résumé
AbstractTraditional chemical insecticides have been effective against cotton bollworm Helicoverpa armigera, but have raised concerns over environmental impact and resistance development. This explores the application of botanical insecticides, particularly neem and pyrethrin formulations, as alternatives to chemicals in the management of H. armigera. The use of botanical insecticides is gaining importance due to their lower toxicity to non-target organisms and reduced environmental footprint. Field trials conducted over multiple growing seasons showed that neem-based insecticides effectively reduced larval populations by up to 65.7%, while pyrethrin formulations achieved a 60% reduction. Additionally, both treatments resulted in significant improvements in crop yields and minimized feeding damage, with neem-based products increasing yields by approximately 31.6%. Importantly, botanical insecticides exhibited minimal impact on beneficial insect populations compared to synthetic alternatives. The findings underscore the viability of botanical insecticides as effective tools for managing H. armigera while promoting sustainable agricultural practices. The integration of these eco-friendly products into pest management strategies not only enhances crop protection but also contributes to the preservation of beneficial insects, highlighting their importance in integrated pest management (IPM) programs.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».