Tomodensitometry as a Tool to Detect and Study Two Agrilus (Coleoptera: Buprestidae) Species
Notice bibliographique
Résumé
Exotic insect species are an increasing concern with international trade. Detecting and removing any insect are thus important for any imported/exported product, including wood products. For example, wood transportation is known to be an important pathway for the introduction and dispersal of the Emerald Ash Borer, Agrilus planipennis (Coleoptera: Buprestidae). This Asian species is causing high mortality of ash trees in its introduced range because of the weak natural defense of trees and the virtual absence of natural enemies. For similar reasons, there are concerns in Europe that the Bronze Birch Borer, A. anxius, native to North America, could be introduced and cause important birch mortality. Having efficient detection methods and phytosanitary measures to prevent introducing it is thus important. In this study, we evaluated tomodensitometry—or CT-scan—as a detection method for detecting these two Agrilus spp. using debarking as the method of reference. Using CT-scan, we were also able to precisely measure the depth of insects in ash and birch trees in order to recommend proper phytosanitary measures for exportation and importation of wood products. Both techniques efficiently detect the presence of insects in ash, paper birch, and yellow birch. However, the number of A. anxius detected depended on both the technique and the diameter of the sample. The depth of insects depended on tree species, sample diameter, and life-stage. Globally, A. planipennis are deeper in ash trees than A. anxius in birch trees, and prepupae are deeper than larvae. The maximal depth in the sapwood (excluding bark thickness) for ash, paper birch, and yellow birch was 21.9 mm, 6.30 mm, and 3.22 mm, respectively. While CT-scan is more expensive and requires access to expensive equipment, debarking is more time-consuming, especially if the number of insects needs to be determined.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».