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Enregistrement W50007983

The role of sound and pheromone in the sexual communication of the raspberry crown borer (Lepidoptera: Sesiidae): implications for monitoring and management

2012· dissertation· en· W50007983 sur OpenAlexfundno aff
Carolyn Teasdale

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pheromone Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLepidoptera genitaliaSound (geography)Sex pheromoneCrown (dentistry)BiologyBotanyMedicineAcousticsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The raspberry crown borer, Pennisetia marginata (Harris) (Lepidoptera: Sesiidae), is a pest of caneberries in the genus Rubus. Understanding its sexual communication may lead to the development of sound- and/or semiochemical-based monitoring and management tools. Newly-eclosed females wing fan. By testing playback of recorded sounds in pheromone-baited traps, I revealed that wing fanning is not involved in long-range sexual communication. Trap and pheromone lure attributes affected capture of males. Most notably, freshly prepared pheromone lures were significantly more attractive than lures aged at room temperature for 2-10 days. Mass trapping with high-dose (100μg) pheromone lures reduced capture of males in traps baited with low-dose (10μg) pheromone lures by 93% in 2010 and by 75% in 2011. Fifty percent male flight in raspberry occurred between 838 and 892 degree days >10°C from January 1. A trap-catch threshold of 19 moths captured between 652 and 842 degree days consistently indicated egg-infested canes.

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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,955

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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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