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Enregistrement W7096934062

Crops Journal Coping with Root Maggots in Prairie Canola Crops

2015· article· en· W7096934062 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaggotCanolaFlea beetleBrassicaBiological pest controlCultural control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crucifer root-feeding maggots occur in field Brassica crops across the prairies, causing the greatest damage to canola fields in central and northern Alberta. No chemical options are available for their control in canola. Seed treatments currently utilized for flea beetle control are not efficacious against root maggots, and flies emerge over extended periods, making application of insecticide sprays impractical. Biological and cultural practices are the primary methods of root maggot management in canola. Fall cultivation, the use of vigorous canola cultivars, increased seeding rates, wider row spacings, and suitable fertilization regimes will aid in diminishing root maggot damage. Because natural enemies are an important means of root maggot control, research is needed into co-ordinating cultural management practices with biological control strategies for maximum effectiveness of both strategies and a truly integrated crop management approach to maggot control. Species Composition and Host Range The crucifer-feeding Delia root maggot complex that attacks canola on the prairies comprises five species. Cabbage maggot D. radicum (L.), turnip maggot D. floralis (Fall.), and seedcorn maggot D. platura (Meig.), are frequently encountered, while bean seed maggot D. florilega (Zett.) and D. planipalpis (Stein) occur in fewer numbers. D. floralis is prevalent in northern areas of Alberta and Saskatchewan, with D. radicum more southerly in distribution1,2,3. Mixtures of the two species occur in canola, depending on location and year (Table 1), although in Scandinavia co-

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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