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Enregistrement W4412643413 · doi:10.4039/tce.2025.10014

Monitoring the diversity of pest and nonpest noctuid moth (Lepidoptera: Noctuidae) species in Canadian prairie agroecosystems

2025· article· en· W4412643413 sur OpenAlexafffundabout
Ronald E. Batallas, Maya L. Evenden

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanola Council of CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of CambridgeAgriculture Funding Consortium
Mots-clésNoctuidaeLepidoptera genitaliaAgroecosystemPEST analysisBiologyEcologyBotanyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Noctuidae (Lepidoptera) comprise the most diverse and abundant lepidopteran families in the Canadian Prairie Ecozone. Within this group, some species are agricultural pests that require monitoring. Pheromone lures target specific species, whereas food-bait lures attract a broader range. This study reports the diversity and abundance of noctuid moths captured in traps baited with female sex pheromones of pest species and with food-bait lures consisting of acetic acid and 3-methyl-1-butanol (AAMB) with fermented byproduct or floral volatile compounds. Food-bait lures that attract pests and nonpest species can provide insight into moth populations and species richness in human-managed ecosystems. We trapped moths in wheat (Poaceae) and canola (Brassicaceae) fields in central Alberta, Canada. We captured and identified to species approximately 7900 noctuid moths. Community composition was similar in both crops. Sex pheromone–baited traps had variable specificity and low nontarget diversity. Traps baited with AAMB captured greater moth diversity than unbaited traps did. Noctuinae were the most diverse and abundant in AAMB-baited traps (62 species across 8 tribes). The AAMB lures captured more cutworm and armyworm pests than unbaited traps did. Fermented byproduct food–bait lures captured more noctuid pests than floral volatiles did. The AAMB lures can be implemented to monitor Noctuinae diversity and potentially assess local noctuid pest density in agroecosystems on the Canadian prairies.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,175 · 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'admission3
Résumé présentoui

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