Impact of Invasive Weevils on Agricultural Systems: Case Studies and Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
With the frequent international trade, the increase in seedling transportation and the intensification of global warming, the invasion and spread of weevils has become a major threat to global agricultural security. This study analyzes typical invasive weevils such as the red palm weevil (Rhynchophorus ferrugineus), the black-winged weevil (Myllocerus undatus) and the citrus root weevil (Diaprepes abbreviatus) to reveal the invasion pathways and spread mechanisms of weevils and their multidimensional impacts on agricultural ecosystems, including crop yield reduction, biodiversity decline and increased dependence on pesticides. In response to the challenges brought by invasive weevils, this study proposes comprehensive management strategies such as strengthening early monitoring and early warning systems, combining biological control with chemical control, and promoting the development of crop genetic resistance. In addition, it also emphasizes the need to strengthen international cooperation and quarantine system construction, and promote pest monitoring and ecological adaptability research based on big data and AI technology. The study believes that building an agricultural system framework with high ecological resilience and comprehensively using ecological, technological and management methods are the key ways to effectively prevent and control invasive weevils in the future. This study is not only conducive to reducing the economic losses caused by invasive weevils and improving food security, but also provides an important reference for achieving sustainable development of agricultural ecosystems, reflecting the strategic significance of the coordinated promotion of ecological protection and agricultural production safety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».