Chemical cues in grain storage: A review on semiochemical types, pest behavior, and control strategies
Notice bibliographique
Résumé
The excessive reliance on synthetic chemical pesticides has led to adverse environmental impacts, prompting the exploration of sustainable alternatives like semiochemicals (pheromones and allelochemicals) for pest management. These chemical compounds offer innovative approaches to controlling stored product insects, which pose significant threats to global food security by infesting and degrading grains and stored food products. This review delves into different kinds of semiochemicals, their action mechanism, and their applications in insect control methods, including mass trapping, mating disruption, attract-and-kill, and push-and-pull strategies. Recent advancements at the molecular level, particularly in understanding pheromone receptors, have enhanced insights into insect recognition and response to chemical signals. Different kinds of semiochemicals and their roles in managing stored grain pests belonging to Coleoptera , Lepidoptera , and Psocoptera are discussed. Additionally, the effectiveness of various pheromone-based traps, such as sticky, funnel and cone, pitfall, and light-activated traps, in grain storage monitoring are discussed, along with insights from field and laboratory case studies. Integration of pheromone traps with biological, chemical, and mechanical control methods is examined to highlight the potential for holistic pest management strategies. Despite their effectiveness, challenges such as environmental variability and species-specific responses persist. Future directions emphasize innovations in pheromone synthesis, trap design, and interdisciplinary approaches to enhance scalability and applicability across diverse storage ecosystems. This review underscores the critical role of semiochemical-mediated techniques in reducing stored product losses, offering a sustainable and effective alternative to chemical pesticides. • Covers semiochemicals, including pheromones and allelochemicals. in pest ecology and behavior. • Outlines pest control strategies like attracticides, mass trapping, and push-pull. • Reviews trap types and effectiveness in stored product pest monitoring. • Discusses combining pheromones with other methods and related challenges. • Summarizes global trends and future directions in semiochemical pest control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».