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Enregistrement W2997154454 · doi:10.21083/jeso.v150i0.5254

Going off the deep end: Using public outdoor swimming pools as a detection survey tool for invasive insects

2019· article· en· W2997154454 sur OpenAlexaffabout
Erin Bullas‐Appleton, Troy Kimoto, Graham S. Thurston, Alison Slater, Andrea Kiss, Inna Nei

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Entomological Society of Ontario · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarabaeidaePopilliaBiologyJapanese beetleTaxonInvasive speciesEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, the Canadian Food Inspection Agency analyzed the contents of outdoor swimming pool filters in Essex County to determine if pools could be used to detect invasive insects. Insects from two orders and nine families were collected, with Scarabaeidae (Coleoptera) being the most numerous taxon. In addition to Japanese beetle (Popillia japonica Newman), we caught scooped scarab (Onthophagus hecate (Panzer)), European chafer (Amphimallon majale (Razoumowsky)), Asiatic garden beetle (Maladera castanea (Arrow)), northern masked chafer (Cyclocephala borealis Arrow) and southern masked chafer (C. lurida Bland) in the filters. Of these, M. castanea is a new record for Ontario, while C. borealis is a new Canadian record. In total, 74 scarab beetles were captured in the filters and all of them were in good condition to allow for morphological identification. These results show that examining the contents of pool filters shows promise as a detection tool for non-indigenous insects.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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