Impact des fongicides foliaires et des néonicotinoïdes sur le puceron du soya et ses ennemis naturels
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, l'utilisation de pesticides néonicotinoïdes sous forme de traitement de semences a augmenté ces dernières années dans la culture du soya dans le but de contrôler le puceron du soya, Aphis glycines, le ravageur principal de cette culture. De plus, les fongicides foliaires sont de plus en plus utilisés dans la culture du soya de façon préventive afin d’augmenter les rendements sans toutefois qu'il y ait un risque réel de développement de maladies fongiques. Ces pratiques ne sont généralement pas économiquement rentables et risquent de compromettre le contrôle biologique du puceron en affectant ses ennemis naturels. L'objectif de cette étude était de déterminer les effets de produits phytosanitaires communément utilisés dans la culture du soya sur le puceron du soya et ses ennemis naturels. Une étude de laboratoire a d’abord été effectuée afin d'évaluer la toxicité de fongicides foliaires pour le puceron du soya. Par la suite, une étude de terrain a été réalisée sur deux années pour tester les effets des traitements de semences néonicotinoïdes et des fongicides foliaires sur les populations du puceron du soya et de ses ennemis naturels. Nos résultats démontrent que les traitements de semences néonicotinoïdes peuvent aider au contrôle du puceron du soya mais que leur emploi n'est pas nécessaire dans la majorité des situations au Québec. Les fongicides foliaires étaient toxiques pour le puceron du soya à la fois en laboratoire et sur le terrain. Les fongicides foliaires et les néonicotinoïdes ont réduit les populations d'insectes prédateurs, probablement à travers leur effet sur les pucerons
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".