MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7134980678 · doi:10.5376/me.2025.16.0002

Artificial Rearing Methods and Observations of Spodoptera litura on Soybean Plants

2025· article· W7134980678 sur OpenAlexvenueno aff
Ping Zhu

Notice bibliographique

RevueMolecular Entomology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésSpodoptera lituraLarvaCultivarCrop yieldChemical control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under controlled artificial conditions, the growth cycle and behavioral characteristics of Spodoptera litura (striped stem borer) were observed with soybean plants as the sole feed. Experimental conditions: temperature around 25°C, relative humidity 23%, with a 12-hour light and 12-hour dark alternating cycle. It was observed that the duration from the pupal stage to the next generation pupation was about 45 days, with adult emergence taking about 15 days, mating and oviposition lasting about 2 days, egg hatching taking about 4 days, and the larval stage lasting 22 days, with the prepupal period lasting about 2 days. During the larval rearing process, providing sufficient space and food can reduce cannibalistic behaviors. Observing the reproductive organs of the pupae accurately distinguishes their sex. In environments with lower humidity, reproductive efficiency decreases, with the number of new individuals being only ten times that of the previous generation. Observing Spodoptera litura  in an artificial environment provides basic data for biological research, contributing to green pest control strategies and resource utilization.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular EntomologyMême sujetAgricultural pest management studiesTravaux en français237 207