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Enregistrement W47974227 · doi:10.48044/jauf.2004.040

Relative Susceptibility of Woody Landscape Plants to Japanese Beetle<i>(Coleoptera: Scarabaeidae)</i>

2004· article· en· W47974227 sur OpenAlexaboutno aff
David W. Held

Notice bibliographique

RevueArboriculture & Urban Forestry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMississippi State University
Mots-clésPopilliaJapanese beetleScarabaeidaeBiologyResistance (ecology)JaponicaTiliaBotanyLeaf beetleWoody plantOrnamental plantAgronomyPollenLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Japanese beetle ( Popillia japonica Newman) was introduced to a New Jersey nursery in 1916 and continues to spread across the United States and Canada. Adults attack foliage, flowers, and fruit of more than 300 species of plants; however, some plants are notably resistant. This paper summarizes data on plant susceptibility of woody plants to Japanese beetles collected from observations and controlled experiments. Resistance to Japanese beetle has been documented among species of maples ( Acer ) and birch ( Betula ) and among cultivars of crabapple ( Malus ), crapemyrtle ( Lagerstroemia ), and linden ( Tilia ). Production of certain plant odors, presence of secondary compounds in leaves, and leaf pubescence are factors affecting resistance to this insect. Host plant resistance is the most sustainable means of managing feeding damage or plant losses resulting from Japanese beetle adults. When suitable, incorporating Japanese beetle–resistant plants into new landscapes can reduce or eliminate the expense of replacing damaged plants or frequent insecticide applications.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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