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Enregistrement W7103976247 · doi:10.71781/553

Étude des communautés d’insectes des principaux cultivars de saules à croissance rapide cultivés sous divers climats du Québec

2025· dissertation· fr· W7103976247 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarPolycultureEnvironmental factorProduction system (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les cultures de saules à croissance rapide (SCR) connaissent un certain essor au Québec où plusieurs cultivars sont maintenant produits en culture commerciale. Cependant, la sensibilité de certains cultivars aux insectes phytophages, les conséquences des attaques par ces insectes sur la productivité ainsi que la composition des communautés d’insectes retrouvés sur les saules en culture sont peu documentées. Le premier objectif de cette étude visait à caractériser les communautés d’insectes de différents cultivars de SCR de plusieurs régions du Québec et de déterminer comment leur composition variait avec les années, les mois d’échantillonnage, les cultivars ainsi que les différentes zones bioclimatiques des sites d’étude. Le deuxième objectif était d’identifier les principaux types de dommages causés aux plants par ces insectes et de déterminer leur sévérité. La communauté d’insectes, à part les pucerons, présente sur les SCR lors des deux années d’étude variait entre les mois d’échantillonnage contrairement à la communauté de pucerons qui était constante au fil de ces mois sauf pour juin. Les cultivars ‘SV1’ et ‘5027’ étaient ceux qui présentaient le plus de dommages. Finalement, les insectes à l’origine des principaux types de dommages observés étaient le scarabée japonais (Popillia japonica) et l’altise naine du saule (Crepidodera nana) pour la défoliation, puis la cicadelle de la pomme de terre (Empoasca fabae) pour le flétrissement des extrémités des tiges et des feuilles.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2025
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