Biosurveillance of oak wilt disease in Canadian areas at risk
Notice bibliographique
Résumé
Biosurveillance of invasive species is critical for protecting native ecosystems and limiting economic losses. Early detection of pathogens through qPCR methods has recently shown great promise and can potentially slow the spread of devastating diseases. For instance, oak wilt, a disease caused by the fungus Bretziella fagacearum, can kill mature trees within weeks of infection. Originally contained in the United States, oak wilt has finally made its way into Canada, where it was recently observed for the first time in June 2023. This study has laid the foundations for a biosurveillance monitoring program of B. fagacearum in Eastern Canada. From 2019 to 2021, insect vectors were baited and captured in Lindgren traps in various locations of interest, namely sawmills importing oak logs from the United States (US), forested areas containing mature oak trees and strategic sites along the border between the two countries. Insect vectors and collection fluids were analysed with our qPCR detection test for the presence of B. fagacearum. As a positive control to validate this method, we included traps in a known centre of oak wilt infection in Michigan (US). Our analysis showed only one positive site at the border between Ontario (CA) and the US, even though oak wilt has never been observed there. This result confirms that DNA from B. fagacearum can be detected with this method even before the appearance of symptomatic trees, which could be crucial in the current containment efforts in Ontario (CA).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».