Identification of potential predators of western bean cutworm (<i>Striacosta albicosta</i>) in field corn through molecular gut‐content analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Western bean cutworm, Striacosta albicosta (Smith; Lepidoptera: Noctuidae), is a major pest of corn and dry beans in its historic and expanded ranges in the North American western Great Plains and Great Lakes Region, respectively. In corn, S. albicosta ear feeding damage can significantly reduce yield and introduce avenues for secondary fungal infections. Management practices currently rely on transgenic crops expressing effective Bacillus thuringiensis (Bt) protein, of which only the VIP3A protein is effective against S. albicosta , and/or labor‐intensive scouting and chemical control. However, limited research on biological control options for this critical pest has been conducted. This study identifies key trophic interactions between S. albicosta and predatory arthropods in corn fields. Field surveys identified a community of 21 predator taxa present in Nebraska corn fields where S. albicosta eggs and larvae were present. The most common taxa were as follows: Hippodamia convergens (Guérin‐Méneville; Coleoptera: Coccinellidae), Coleomegilla maculata (De Geer; Coleoptera: Coccinellidae), Orius insidiosus (Say; Hemiptera: Anthocoridae), and green lacewings (Neuroptera: Chrysopidae). Additionally, molecular gut‐content analysis via PCR confirmed the predation of S. albicosta by several well‐known biological control agents, including H. convergens , O. insidiosus , C. maculata , and Chrysopidae larvae and adults. Coleomegilla maculata consumed more S. albicosta eggs and larvae than H. convergens in feeding trials, although egg consumption by C. maculata was unaffected by the presence of corn pollen, an important supplemental food for this species. Exploring the trophic interactions between S. albicosta and its predators will provide information necessary to improve conservation biological control for S. albicosta integrated pest management.
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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 | 0,000 | 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 ».