A Conceptual Framework for the Spruce Budworm Early Intervention Strategy: Can Outbreaks be Stopped?
Notice bibliographique
Résumé
The spruce budworm, Choristoneura fumiferana, Clem., is the most significant defoliating pest of boreal balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) and spruce (Picea sp.) in North America. Historically, spruce budworm outbreaks have been managed via a reactive, foliage protection approach focused on keeping trees alive rather than stopping the outbreak. However, recent theoretical and technical advances have renewed interest in proactive population control to reduce outbreak spread and magnitude, i.e., the Early Intervention Strategy (EIS). In essence, EIS is an area-wide management program premised on detecting and controlling rising spruce budworm populations (hotspots) along the leading edge of an outbreak. In this article, we lay out the conceptual framework for EIS, including all of the core components needed for such a program to be viable. We outline the competing hypotheses of spruce budworm population dynamics and discuss their implications for how we manage outbreaks. We also discuss the practical needs for such a program to be successful (e.g., hotspot monitoring, population control, and cost–benefit analyses), as well as the importance of proactive communications with stakeholders.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».