Historical trends in cranberry pest abundances and their dependence on temperature
Notice bibliographique
Résumé
Pest monitoring is crucial for early pest detection so that growers can engage in effective crop protection and management actions. Insect pest levels and crop losses are expected to rise alongside a warming climate. However, the effects may be species dependent, affecting our ability to generalize crop-specific risks. Canada is the second largest producer of cultivated cranberries (Vaccinium macrocarpon) globally, with British Columbia (BC) and Quebec accounting for approximately 95% of the Canadian market. The blackheaded fireworm (Rhopobota naevana) is a major cranberry pest and has a long monitoring history in BC by integrated pest management (IPM) practitioners. In this study, I first examined whether daily minimum temperature and accumulated degree days (ADD, daily temperature gained overtime) for R. naevana increased during the study in the Lower Mainland of BC (1991 – 2020). Then, I aggregated 30 years of long-term IPM monitoring data from various cranberry farms and climate records to determine associations between the ecology of R. naevana and temperature. Specifically, I examined whether ADD influenced the date of initial emergence time, abundance of emerging larvae, and the date growers first sprayed to control R. naevana. Annual ADD and daily minimum temperature, as measured by regional weather stations, did not increase during the duration of the study, although there were clear periods of high and low temperatures associated with the timing of the El Niño-Southern Oscillation. I did not detect an association between ADD and date of initial emergence. However, ADD was associated with emerging larvae abundance and first spray date. Warmer years with higher ADD could lead to higher spring larvae emergence and delayed first spray date. The high variability in the dataset due to differences in farms surveyed within and across years, the limited resolution of weather stations, and the potential for sampling error and observer bias within a multi-year data set could limit our ability to adequately detect some temperature driven effects. Longitudinal observations from the same set of cranberry farms over several years would likely reduce sources of external variation and help to further our understanding of the relationships between pest outbreaks, climate, and ecosystem interactions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».