Maximizing Bark and Ambrosia Beetle (Coleoptera: Curculionidae) Catches in Trapping Surveys for Longhorn and Jewel Beetles
Notice bibliographique
Résumé
Bark and ambrosia beetles are commonly moved among continents within timber and fresh wood-packaging materials. Routine visual inspections of imported commodities are often complemented with baited traps set up in natural areas surrounding entry points. Given that these activities can be expensive, trapping protocols that attract multiple species simultaneously are needed. Here we investigated whether trapping protocols commonly used to detect longhorn beetles (Coleoptera: Cerambycidae) and jewel beetles (Coleoptera: Buprestidae) can be exploited also for detecting bark and ambrosia beetles. In factorial experiments conducted in 2016 both in Italy (seminatural and reforested forests) and Canada (mixed forest) we tested the effect of trap color (green vs purple), trap height (understory vs canopy), and attractive blend (hardwood-blend developed for broadleaf-associated wood-boring beetles vs ethanol in Italy; hardwood-blend vs softwood-blend developed for conifer-associated wood-boring beetles, in Canada) separately on bark beetles and ambrosia beetles, as well as on individual bark and ambrosia beetle species. Trap color affected catch of ambrosia beetles more so than bark beetles, with purple traps generally more attractive than green traps. Trap height affected both beetle groups, with understory traps generally performing better than canopy traps. Hardwood-blend and ethanol performed almost equally in attracting ambrosia beetles in Italy, whereas hardwood-blend and softwood-blend were more attractive to broadleaf-associated species and conifer-associated species, respectively, in Canada. In general, we showed that trapping variables suitable for generic surveillance of longhorn and jewel beetles may also be exploited for survey of bark and ambrosia beetles, but trapping protocols must be adjusted depending on the forest type.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».