Monitoring urban biological invasions using citizen science: the polyphagous shot hole borer (Euwallacea fornicatus)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Benefits provided by urban trees are increasingly threatened by non-native pests and pathogens. Monitoring of these invasions is critical for the effective management and conservation of urban tree populations. However, a shortage of professionally collected species occurrence data is a major impediment to assessments of biological invasions in urban areas. We applied data from iNaturalist to develop a protocol for monitoring urban biological invasions using the polyphagous shot hole borer (PSHB) invasion in two urban areas of South Africa. iNaturalist records for all known PSHB reproductive host species were used together with data on localities of sites for processing plant biomass to map priority monitoring areas for detecting new and expanding PSHB infestations. Priority monitoring areas were also identified using the distribution of Acer negundo , a highly susceptible host that serves as a sentinel species for the detection of PSHB infestations. iNaturalist data provided close to 9000 observations for hosts in which PSHB is known to reproduce in our study area (349 of which were A. negundo ). High-priority areas for PSHB monitoring include those with the highest density of PSHB reproductive hosts found close to the 140 plant biomass sites identified. We also identified high-priority roads for visual and baited trap surveys, providing operational guidance for practitioners. The monitoring protocol developed in this study highlights the value of citizen or community science data in informing the management of urban biological invasions. It also advocates for the use of platforms such as iNaturalist as essential tools for conservation monitoring in urban landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».