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Enregistrement W4408997555 · doi:10.1093/jee/toaf070

Trap catches of woodboring beetles and predators affected by release rates of cerambycid pheromones

2025· article· en· W4408997555 sur OpenAlexaff
Daniel R. Miller, Jon Sweeney

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésLonghorn beetleBiologyAmbrosia beetleCurculionidaePredationSemiochemicalBostrichidaeSex pheromonePredatorPheromone trapZoologyKairomoneEcologyBotanyPEST analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detection programs for nonnative species of woodboring beetles require effective and affordable traps and lures. 3-Hydroxyhexan-2-one, 3-hydroxyoctan-2-one, and syn-2,3-hexanediol are 3 semiochemicals that are broadly attractive to longhorn beetles, and associated species of ambrosia beetles and predators. We determined the dose responses of insects to traps baited with ethanol and various combinations of these pheromones released at high rates versus low or medium rates. Five species of longhorn beetles exhibited positive dose-dependent responses with trap catches increasing with increased release rates. In contrast, 2 species of longhorn beetles exhibited a negative dose-dependent response to these pheromones. Curius dentatus Newman and Euderces pini Olivier (Coleoptera: Cerambycidae) were unaffected by release rates. Similar response patterns were observed with some species of ambrosia beetles (Coleoptera: Curculionidae), a powderpost beetle (Coleoptera: Bostrichidae), 3 predator species (Coleoptera: Carabidae, Cleridae, Trogossitidae), and an assassin bug (Hemiptera: Reduviidae). The reasons for these responses are unclear. However, the variation in dose-dependent responses by beetles may be important in optimizing the efficiency of detection programs with respect to lure costs and numbers of traps that should be deployed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
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