Impact of Emerald Ash Borer (EAB) under Different Management Strategies in Downtown Toronto: Publicly and Privately Owned
Notice bibliographique
Résumé
Emerald ash borer, Agrilus planipennis Fairmaire (Coleoptera: Buprestidae) (EAB) was first introduced into North America during the late 1990s and has since caused devasting economic and ecological impacts. Inventory data in downtown core of Toronto of last ten years were used to quantify impact caused by EAB on urban forest and explore the ash mortality pattern under the management of Harbord Village Residents’ Association (HVRA), University of Toronto St-George Campus (UoT-StGeorge) and the City of Toronto. The results indicate that HVRA lost 52.5%, UoT-StGeorge lost 39.2% and the city lost 44.7% of the ash trees respectively; HVRA lost over 40%, UoT-StGeorge lost over 20%and the city lost 35% of the associated values respectively. All the ash mortality patterns fit the exponential regression model and are predicted to reach 100% by 2019. Although different parties have their own decision criteria when treating ash trees, a comprehensive management strategy can be considered as a better way to reduce the impact caused by EAB.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».