Tracking insect outbreaks: a case study of community-assisted moth monitoring using sex pheromone traps
Notice bibliographique
Résumé
Insect outbreaks can cover vast geographic areas making it onerous to cost-effectively monitor populations to address management or ecological questions. Community science (or citizen science), which entails engaging the public to assist with data collection, provides a possible solution to this challenge for the spruce budworm ( Choristoneura fumiferana Clemens), a major defoliating pest in North America. Here, we lay out the Budworm Tracker Program, a contributory community science program developed to help monitor spruce budworm moths throughout eastern Canada. The program outsources free pheromone trap kits to volunteers who periodically check and collect moths from their traps throughout the budworm flight period, then return them in a prepaid envelope to the organizers. Over three years, the program engaged an average of 216–375 volunteers and yielded a data return rate of 68%–89%, for a total of 16 311–54 525 moths per year. Volunteer retention among years was 71%–89%. Data from this program offer compelling evidence for the range of long-distance moth dispersal. Although our program was designed for spruce budworm, this template could easily be adapted for forestry, urban forestry, and agricultural systems to monitor any of the numerous organisms for which there is an established trapping method.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».