Ranking the host range of biological control agents with quantitative metrics of taxonomic specificity
Notice bibliographique
Résumé
The need to prevent negative impacts of importation biological control on native biodiversity has made evaluating the specificity (host range) of natural enemies a central issue for the application of biological control programs against pest organisms. Thus, when there are a number of candidate species being considered for introduction as biological control agents against a particular target pest, it is important to compare their relative host ranges. These comparisons are usually made informally using categorical terminology (e.g., generalist, specialist, oligophagous). However, relative differences in natural enemy host range are better expressed quantitatively, with both ecological (how many host species a natural enemy is capable of exploiting) and evolutionary (how the host species are related phylogenetically) components. We propose using two previously developed quantitative taxonomic and phylogenetic metrics (taxonomic host range – STD; phylogenetic species variability – PSV), in combination with the number of associated host species (host species richness), as heuristic tools to rank the relative host specificity of candidate biological control agents. We first show that although STD and PSV were developed independently, they are directly related mathematically and convey exactly the same information except on different numerical scales. We then apply the metrics to case studies regarding the host range of candidate biological control agents for: (i) an invasive whitefly in greenhouse crops, Aleurotrachelus trachoides (Hemiptera: Aleyrodidae), and (ii) an invasive pest of grapes, Lobesia botrana (Lepidoptera: Tortricidae). We also provide open source code to easily allow the calculation of these metrics for any natural enemy for which taxonomic host range information is available. Finally, we describe potential uses of these metrics in applied biological control as well as important caveats and limitations that require further theoretical work to address. We conclude that while these metrics should not be considered as absolute or infallible measurements of host range, their application should encourage biological control practitioners to explicitly consider the phylogenetic component of host range when ranking prospective candidate biological control agents.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».