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Enregistrement W6994180352

Lily Leaf Beetle

2021· article· en· W6994180352 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - USU (Utah State University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPEST analysisLiliaceaeLiliumLeaf beetleIntroduced speciesInvasive species
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lily leaf beetle (LLB) (Coleoptera: Chrysomelidae) is an important pest from Eurasia that threatens native and cultivated true lilies (Lilium spp.) and fritillaries (Fritillaria spp.). It is also known as the red lily leaf beetle or scarlet lily beetle. LLB was first reported in North America in Montréal, Canada, in 1945 and in the U.S. in 1992 in Massachusetts, likely arriving via European shipments of lily bulbs. LLB has been detected in nine of the 10 Canadian provinces and 14 U.S. states, including the New England states, Pennsylvania, Wisconsin, Minnesota, and Washington (EDDMapS, 2021). Based on LLB’s native distribution and habitat suitability, it is likely capable of establishing throughout most of the U.S. where plants in the Liliaceae family occur (Freeman et al., 2020), which includes Utah. In its native range, LLB outbreaks are rare, but significant losses to lily crops are currently occurring where LLB has been introduced, including the Netherlands and Great Britain. This fact sheet includes a description of LLB and provides reliable information on plant hosts, damage symptoms, life cycle, monitoring, and management.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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