Environmental drivers of <i>Lygus</i> species distribution in faba bean fields across Saskatchewan (2019–2023)
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the incidence and severity of Lygus infestations in faba bean fields across Saskatchewan from 2019 to 2023. Surveys were conducted in collaboration with Saskatchewan Pulse Growers, the Saskatchewan Ministry of Agriculture, and the Entomology Laboratory of the University of Saskatchewan. Lygus insects were collected using standard sweep nets at BBCH 72 stage of faba bean growth. Environmental data, including cumulative degree days, total precipitation, and geographical variables, such as soil climatic zones and crop district, were integrated to assess their influence on Lygus species composition and abundance. Statistical analyses, including PERMANOVA and non-metric multidimensional scaling, revealed that year significantly influenced Lygus community composition, accounting for 22.77% of the variation. A significant interaction between year and crop district explained 40.74% of the variation. Generalized linear mixed models showed species-specific responses to environmental factors: Lygus lineolaris showed a significant association with cumulative degree days and total precipitation, while Lygus borealis and L. elisus responded more to soil climatic zones and precipitation. In contrast, Lygus keltoni exhibited weaker responses to both temperature and precipitation. This study highlights the complex relationships between climate, geographic conditions, and species distribution, providing valuable insights for improving Lygus management in faba bean crops.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».