The Asian Citrus Greening Disease (Huanglongbing): Evidence Note on Invasiveness and Potential Economic Impacts for East Africa
Notice bibliographique
Résumé
Huanglongbing (HLB), also known as citrus greening disease, is one of the most devastating pathogens of citrus worldwide and is caused by closely-related species of systemic Candidatus bacteria.Vectored by the Asian citrus psyllid (ACP), Diaphorina citri, the heat-tolerant, Asian form of the disease, Candidatus Liberibacter asiaticus (CLas) is the most serious and widespread.In East Africa, the heatsensitive form of the disease is vectored by the African citrus triozid (ACT) Trioza erytreae and remains the most prevalent disease, particularly in the cooler, mid to high altitude areas.Since 2010 however, CLas which can also be transmitted by T. erytreae, has been spreading in the African continent and significantly, the Asian HLB vector has also been detected in Tanzania and Kenya.There is now a clear and present threat of HLB to the citrus industry in Africa, including the previously sustainable warmer citrus producing regions of East Africa.Modelling of environmental suitability suggests that without preventative measures CLas could establish widely in Africa, with potential hotspots in Central and South-eastern Africa, incurring substantial economic losses.The following evidence note reviews the global literature on the HLB pathogen-vector complex, highlighting potential risks and estimating economic impact for Africa.A synthesis of recommendations for biosecurity preparedness, surveillance and management options is outlined to inform decision makers and growers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».