En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Institut Sophia Agrobiotech Logo Marque Etat - République Française Logo_INRAE_noir Logo Université Côte d'Azur CNRS

Institut Sophia Agrobiotech

Institut Sophia Agrobiotech

Institut Sophia Agrobiotech

UMR INRA - Univ. Nice Sophia Antipolis - Cnrs
Inra PACA
400 route des chappes
BP 167
0690 Sophia Antipolis Cedex
FRANCE
Tel. : +33(0)4 92 38 64 00
Fax : + 33(0)4 92 38 64 01

http://www.paca.inra.fr/institut-sophia-agrobiotech

Biological Control

17 mai 2018

Biological Control
© 2018 Elsevier B.V.
Improving the efficiency of augmentative biological control with arthropod natural enemies: a modeling approach

Abstract

A better understanding of the life-history traits of biocontrol agents and their effect on population dynamics is key to obtaining more efficient pest control and generating higher economic returns for biocontrol practitioners. To this end, we constructed an optimality simulation model based on principles of the behavioral ecology of natural enemies. This model allows for the identification of the most important life-history traits of natural enemies (e.g., fecundity, longevity, attack rate, competition and dispersal), taking into account the costs and benefits for biocontrol practitioners. The model was kept general and was designed in such a way that it can be adapted to different target species and their specific ecology (natural enemy-pest-plant combination). Results indicate strong interactions between the optimized life-history traits of the biocontrol agents. Two different optimized life-history strategies for the agents were found with higher potential economic returns. These strategies differ most significantly in the plant-leaving decision and host handling time of the biocontrol agent, but also in their respective fecundity, longevity and dispersal ability. The preferred strategy depends on the number of agents released and the growth rate of the plant. Information from these optimality models can help to determine which agents should be released and how they should be released in a specific agro-ecological situation.

Keywords

  • Natural enemies; 
  • Behavioral ecology; 
  • Life history traits; 
  • Individual-based model; 
  • Genetic algorithm; 
  • Cost efficiency

Plouvier, W.N., and Wajnberg, E. Improving the efficiency of augmentative biological control with arthropod natural enemies: a modeling approach. Biological Control. DOI: 10.1016/j.biocontrol.2018.05.010

Site : View online >>