Efficacy of trapping protocols for Agrilus jewel beetles: a multi-country assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genus Agrilus is one of the most diverse insect genera worldwide. The larval feeding activity causes extensive damage in both forests and orchards. In addition, more than 30 species have been introduced outside their native range so far, including the emerald ash borer Agrilus planipennis Fairmaire. Thus, the availability of efficient trapping protocols for early detection of Agrilus species at entry points is of utmost importance. In this study we tested whether trapping protocols developed for surveillance of A. planipennis in North America were also effective for other Agrilus species. In particular, through a multi-country assessment we compared the efficacy of detecting Agrilus species on: (i) green glue-coated prism traps vs. green Fluon-coated multi-funnel traps when baited with the green leaf volatile (Z)-3-hexenol or left unbaited; and (ii) green multi-panel traps vs. green multi-panel traps baited with dead adult Agrilus beetles (decoys). A total of 23,481 individuals from 45 Agrilus species were caught. Trap design significantly affected both species richness and abundance of Agrilus species in several of the countries where the trapping experiments were carried out, and green prism traps outperformed green multi-funnel traps in most cases. On the contrary, the addition of a (Z)-3-hexenol lure or dead adult beetle decoys on to traps did not improve trap catches. Our study highlights that reliable trap models to survey Agrilus species are already available, but also that there is the clear need to further investigate chemical ecology of Agrilus species to develop semiochemical lures that can improve detection efficacy.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».