Evaluation of Trapping Schemes to Detect Emerald Ash Borer (Coleoptera: Buprestidae)
Notice bibliographique
Résumé
Management responses to invasive forest insects are facilitated by the use of detection traps ideally baited with species-specific semiochemicals. Emerald ash borer, Agrilus planipennis Fairmaire, is currently invading North American forests, and since its detection in 2002, development of monitoring tools has been a primary research objective. We compared six trapping schemes for A. planipennis over 2 yr at sites in four U.S. states and one Canadian province that represented a range of background A. planipennis densities, canopy coverage, and ash basal area. We also developed a region-wide phenology model. Across all sites and both years, the 10th, 50th, and 90th percentile of adult flight occurred at 428, 587, and 837 accumulated degree-days, respectively, using a base temperature threshold of 10°C and a start date of 1 January. Most trapping schemes captured comparable numbers of beetles with the exception of purple prism traps (USDA APHIS PPQ), which captured significantly fewer adults. Trapping schemes varied in their trap catch across the gradient of ash basal area, although when considering trap catch as a binary response variable, trapping schemes were more likely to detect A. planipennis in areas with a higher ash component. Results could assist managers in optimizing trap selection, placement, and timing of deployment given local weather conditions, forest composition, and A. planipennis density.
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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 | 0,002 | 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) | 0,007 | 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 ».