Pratiques de gestion pour le contrôle de la larve de taupin Européenne au Canada
Bibliographic record
Abstract
Des pertes considérables du rendement, de la qualité et de la commercialité des cultures ont été attribuées à la larve de taupin, un ravageur qui préoccupe sans cesse davantage et dont la distribution progresse en Nouvelle-Écosse et partout au Canda. Alors que les Maritimes abritent des espèces indigènes de la larve de taupin, trois espèces introduites en Amérique du Nord par les eaux de ballast des navires européens causent la majeure partie des dommages. \n \nLa larve destructrice de ces trois espèces, Agriotes lineatus, A. obscurus, et A. sputator, demeure dans le sol pendant de nombreuses années, se nourrit des racines des plantes hôtes et réduit considérablement le rendement et la qualité de cultures importantes au plan économique. Les plantes cultivées pour les tubercules ou la racine, comme les pommes de terre et les carottes, sont particulièrement vulnérables parce que les dégâts (les trous produits par les larves qui se nourrissent) aux jeunes tubercules et carottes peuvent réduire considérablement la qualité, le rendement et la facilité d’entreposage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".