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Enregistrement W4377192234 · doi:10.3897/neobiota.84.91096

Worldwide tests of generic attractants, a promising tool for early detection of non-native cerambycid species

2023· article· en· W4377192234 sur OpenAlexafffundabout
Alain Roques, Lili Ren, Davide Rassati, Juan Shi, Evgueni Akulov, Neil Audsley, Marie‐Anne Auger‐Rozenberg, Dimitrios Ν. Avtzis, Andrea Battisti, Richard Bellanger, Alexis Bernard, Iris Bernadinelli, Manuela Branco, Giacomo Cavaletto, Christian Cocquempot, Mario Contarini, Béatrice Courtial, Claudine Courtin, Olivier Denux, Miloň Dvořák, Jianting Fan, Nina Feddern, Joseph A. Francese, Emily K. L. Franzen, André Garcia, Georgi Georgiev, Маргарита Георгиева, Federica Giarruzzo, Martin M. Goßner, Louis Gross, Daniele Guarneri, Gernot Hoch, Doris Hölling, Mats Jonsell, Natalia Kirichenko, A.J.M. Loomans, Youqing Luo, Deborah G. McCullough, Craig Maddox, Emmanuelle Magnoux, Matteo Marchioro, Petr Martínek, Hugo Mas, Bruno Mériguet, Yong-zhi Pan, Régis Phélut, Patrick Pineau, Ann M. Ray, Olivier Roques, M C Pedro Ruíz, Víctor Sarto i Monteys, Stefano Speranza, Jianghua Sun, Jon Sweeney, Julien Touroult, Lionel Valladares, Loïs Veillat, Yuan Yuan, Myron P. Zalucki, Yunfan Zou, Alenka Žunič Kosi, Lawrence M. Hanks, Jocelyn G. Millar

Notice bibliographique

RevueNeoBiota · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNSW Department of Primary IndustriesAnimal and Plant Health Inspection ServiceU.S. Forest ServiceCollege of Engineering, Michigan State UniversityNew South Wales GovernmentRussian Science FoundationNatural Resources CanadaMinistry of EnvironmentCanadian Forest ServiceGeneralitat ValencianaSiberian Branch, Russian Academy of SciencesDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Natural Science Foundation of ChinaJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSHort InnovationU.S. Department of AgricultureMichigan Department of Agriculture and Rural DevelopmentEuropean CommissionNational Key Research and Development Program of ChinaMichigan State University
Mots-clésSemiochemicalSex pheromoneLonghorn beetleAttractionBiologyPheromoneInvasive speciesRange (aeronautics)EcologyZoologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large proportion of the insects which have invaded new regions and countries are emerging species, being found for the first time outside their native range. Being able to detect such species upon arrival at ports of entry before they establish in non-native countries is an urgent challenge. The deployment of traps baited with broad-spectrum semiochemical lures at ports-of-entry and other high-risk sites could be one such early detection tool. Rapid progress in the identification of semiochemicals for cerambycid beetles during the last 15 years has revealed that aggregation-sex pheromones and sex pheromones are often conserved at global levels for genera, tribes or subfamilies of the Cerambycidae. This possibly allows the development of generic attractants which attract multiple species simultaneously, especially when such pheromones are combined into blends. Here, we present the results of a worldwide field trial programme conducted during 2018–2021, using traps baited with a standardised 8-pheromone blend, usually complemented with plant volatiles. A total of 1308 traps were deployed at 302 sites covering simultaneously or sequentially 13 European countries, 10 Chinese provinces and some regions of the USA, Canada, Australia, Russia (Siberia) and the Caribbean (Martinique). We intended to test the following hypotheses: 1) if a species is regularly trapped in significant numbers by the blend on a continent, it increases the probability that it can be detected when it arrives in other countries/continents and 2) if the blend exerts an effective, generic attraction to multiple species, it is likely that previously unknown and unexpected species can be captured due to the high degree of conservation of pheromone structures within related taxa. A total of 78,321 longhorned beetles were trapped, representing 376 species from eight subfamilies, with 84 species captured in numbers greater than 50 individuals. Captures comprised 60 tribes, with 10 tribes including more than nine species trapped on different continents. Some invasive species were captured in both the native and invaded continents. This demonstrates the potential of multipheromone lures as effective tools for the detection of ‘unexpected’ cerambycid invaders, accidentally translocated outside their native ranges. Adding new pheromones with analogous well-conserved motifs is discussed, as well as the limitations of using such blends, especially for some cerambycid taxa which may be more attracted by the trap colour or other characteristics rather than to the chemical blend.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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