Risk Reduction of an Invasive Insect by Targeting Surveillance Efforts with the Assistance of a Phenology Model and International Maritime Shipping Routes and Schedules
Notice bibliographique
Résumé
Reducing the risk of introduction to North America of the invasive Asian gypsy moth (Lymantria dispar asiatica Vnukovskij and L. d. japonica [Motschulsky]) on international maritime vessels involves two tactics: (1) vessels that wish to arrive in Canada or the United States and have visited any Asian port that is subject to regulation during designated times must obtain a predeparture inspection certificate from an approved entity; and (2) vessels with a certificate may be subjected to an additional inspection upon arrival. A decision support tool is described here with which the allocation of inspection resources at North American ports can be partitioned among multiple vessels according to estimates of the potential onboard Asian gypsy moth population and estimates of the onboard larval emergence pattern. The decision support tool assumes that port inspection is uniformly imperfect at the Asian ports and that each visit to a regulated port has potential for the vessel to be contaminated with gypsy moth egg masses. The decision support tool uses a multigenerational phenology model to estimate the potential onboard population of egg masses by calculating the temporal intersection between the dates of port visits to regulated ports and the simulated oviposition pattern in each port. The phenological development of the onboard population is simulated each day of the vessel log until the vessel arrives at the port being protected from introduction. Multiple independent simulations are used to create a probability distribution of the size and timing of larval emergence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».