Characterising Spectral Sensitivity and the Role of Sunlight Intensity in Japanese Beetle ( <i>Popillia japonica</i> ) Surveillance and Monitoring (Coleoptera: Scarabaeidae)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Japanese beetle (JB) Popillia japonica (Coleoptera: Scarabaeidae) has been a significant invasive pest for over a century in North America. Several studies have reported that plants under direct sunlight are preferred and trap colour affects the number of beetles captured, indicating that visual stimuli influence JB behaviour. Despite this, the influence of visual cues on trap efficiency remains poorly understood, and its visual system has not been characterised. To address this knowledge gap, we conducted a field trial using panels to manipulate sun exposure of traps to test the effect of sunlight intensity on JB trap performance. Our results indicate that JB flight activity is reduced under lower sunlight conditions and that visual cues influence trap performance. Fully shaded traps consistently captured fewer beetles when cloud cover was below 85%. To better understand JB colour perception, we investigated its genome for visual opsin genes and analysed its photoreceptor sensitivity with an electroretinogram. We found evidence for a UV‐green dichromatic visual system, lacking the orange‐sensitive photoreceptor found in some Coleoptera. This may explain inconsistencies in trap colour preference reported in the literature and indicates that JB may not have been able to differentiate some of the colour treatments tested in published studies. To optimise JB trap capture, future studies should evaluate UV‐reflecting traps, control for spectral reflectance intensity, and investigate whether JB avoids low‐light conditions due to environmental risks or visual limitations.
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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 | 0,001 | 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 ».