Part V, Hemichordata, 2nd Revision, Chapter 1, p. 1-133
Notice bibliographique
Résumé
Xylosandrus compactus (Coleoptera: Curculionidade: Scolytinae) is a pest insect with widespread occurrence in 114 countries, causing damage to both seedlings and trees production of approximately 220 species, including Aniba rosaeodora Ducke (Rosewood). In Brazil, X. compactus already occurs in the states of Amazonas, Bahia, Espírito Santo, Minas Gerais, Pará, Rondônia and Tocantins. Due to the difficulty of handling this pest, this study aimed to evaluate the efficiency of the Carvalho-47, IAPAR, and PET-SM traps, using 30 ml of bait, with it being 70° alcohol or a mixture of methanol and 70° alcohol (3:1). The collections were carried out weekly over for 12 months. The experiment was conducted in a Completely Randomized Design (CRD) in a 3 x 2 factorial scheme (3 types of traps x 2 types of bait) with 4 repetitions each. After one year of monitoring, 2.463 individuals were captured, recording reduced losses of 21.42% in the seedling production of A. rosaeodora. There was no statistically significant interaction between traps and baits. The bait composed by methanol plus 70° alcohol was more efficient than the use of 70° alcohol alone. IAPAR and PET-SM trap models were more efficient in capturing X. compactus. Therefore, we recommend these two models, using methanol plus 70° alcohol as bait, to reduce investment costs in ineffective insecticides and avoid losses in seedling production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,042 | 0,053 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».