Evaluation of Digital Photography for Quantifying <I>Cryptococcus fagisuga</I> (Hemiptera: Eriococcidae) Density on American Beech Trees
Notice bibliographique
Résumé
Beech scale (Cryptococcus fagisuga Lindinger) (Hemiptera: Eriococcidae) is an invasive forest insect established in the eastern United States and Canada. It predisposes American beech (Fagus grandifolia Ehrhart) trees to infection by Neonectria spp. Fungi causing beech bark disease. White wax secreted by the diminutive scales obscures individual insects, making it difficult to accurately quantify beech scale density. Our goals were to 1) evaluate the relationship between the area of wax and number of beech scales on bark samples, 2) determine whether digital photos of bark could accurately quantify beech scale density, and 3) compare efficiency and utility of a qualitative visual estimate and using the quantitative digital photo technique to assess beech scale populations. We visually estimated beech scale abundance and photographed designated areas on the trunk of 427 trees in 40 sites across Michigan. Photos were analyzed using a binary threshold technique to quantify the area of beech scale wax on each photo. We also photographed and then collected 104 bark samples from 45 additional beech trees in ten sites. We removed the wax, counted individual scales on each sample using a microscope, and assessed the linear relationship between wax area and scale counts. Area of wax explained approximately 80% of the variability in scale density. We could typically quantify beech scale density on 15 photographs per hour. Qualitative visual assessments of beech scale in the field corresponded with estimates derived from photos of bark samples for 79% of trees.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».