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Enregistrement W4415505154 · doi:10.1093/jee/toaf260

Monitoring of flea beetles (Coleoptera: Chrysomelidae) in radish in organic soil and evaluation of net covers and mass trapping as alternative control methods

2025· article· en· W4415505154 sur OpenAlexaff
Laurence Fleury, Frédéric McCune, Valérie Fournier, Anne‐Marie Fortier

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensPhytodataUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlea beetleCruciferFleaInsectBrassicaTrappingYield (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The striped flea beetle Phyllotreta striolata (Fabricius) (Coleoptera: Chrysomelidea) and the crucifer flea beetle P. cruciferae (Goeze) are significant insect pests of Brassica crops. We investigated the relationship between the presence of adult beetles and subsequent root damage caused by larvae. Additionally, we tested various alternative methods to control flea beetle damage, including net covers, fences, and mass trapping with plastic jugs. Our findings showed a correlation between the accumulation of adult striped flea beetles on foliage and the number of roots damaged. Approximately 96% of the larvae collected in 2023 were identified as striped flea beetles. Net covers helped increase marketable yield and reduce losses due to flea beetle damage to Chinese radish roots while insecticide treatments did not reduce root damage compared to untreated control. Mass trapping with jugs did not reduce root damage; instead, it attracted more adults to the plants, leading to increased foliage damage compared to control. A better understanding of the relative contribution to root damage by both flea beetle species would lead to an increase in monitoring efficiency and make its implementation easier. The use of net covers against flea beetle damage is recommended to increase yield and reduce damage to rooted crucifer 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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