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Enregistrement W4230705144 · doi:10.1079/cabicomm-62-8158

The Asian Citrus Greening Disease (Huanglongbing): Evidence Note on Invasiveness and Potential Economic Impacts for East Africa

2021· report· en· W4230705144 sur OpenAlexfundno aff
Djamila Djeddour, Corin F. Pratt, Kate Constantine, Ivan Rwomushana, Roger Day, Aez Agro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate-General for International Cooperation and DevelopmentAgriculture and Agri-Food CanadaAustralian Centre for International Agricultural ResearchEnergy Policy and Planning OfficeForeign, Commonwealth and Development OfficeMinistry of Agriculture of the People's Republic of ChinaEuropean Commission
Mots-clésGreeningGeographyEast AsiaAgroforestryBiologyEcologyChinaArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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