MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2992203836 · doi:10.1093/jee/toz317

Potential Economic Impacts of the Asian Longhorned Beetle (Coleoptera: Cerambycidae) in Eastern Canada

2019· article· en· W2992203836 sur OpenAlexaffabout
John Pedlar, Daniel W. McKenney, Denys Yemshanov, Emily S. Hope

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonghorn beetleDeciduousStumpageForestryGeographyAgroforestryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Asian longhorned beetle (Anoplophora glabripennis Motschulsky) continues to pose a significant risk to deciduous forests around the world. We assess Asian longhorned beetle-related risks in eastern Canada by generating current and future climate suitability maps, import-based likelihood of introduction estimates for each urban center in our study area, and potential economic impacts in both urban and natural settings. For the current period, climatic suitability for Asian longhorned beetle was highest in southern Ontario, but was projected to expand significantly northward and eastward by midcentury. High likelihood of Asian longhorned beetle introduction was associated with large urban centers, but also smaller centers with high levels of pest-associated imports. Potential costs for the removal and replacement of Asian longhorned beetle-impacted street trees ranged from CDN$8.6 to $12.2 billion, with the exact amount and city-level ranking depending on the method used to calculate risk. Potential losses of merchantable maple (Acer) timber were estimated at CDN$1.6 billion using provincial stumpage fees and CDN$431 million annually when calculated using a combination of economic and forestry product statistics. The gross value of edible maple products, which could potentially be affected by Asian longhorned beetle, was estimated at CDN$358 million annually. These values can help inform the scale of early detection surveys, potential eradication efforts, and research budgets in the event of future Asian longhorned beetle introductions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Economic EntomologyMême sujetForest Insect Ecology and ManagementTravaux en français237 207