The Fall Armyworm and Larger Grain Borer Pest Invasions in Africa: Drivers, Impacts and Implications for Food Systems
Notice bibliographique
Résumé
Invasive alien species (IAS) are a major biosecurity threat affecting globalisation and the international trade of agricultural products and natural ecosystems. In recent decades, for example, field crop and postharvest grain insect pests have independently accounted for a significant decline in food quantity and quality. Nevertheless, how their interaction and cumulative effects along the ever-evolving field production to postharvest continuum contribute towards food insecurity remain scant in the literature. To address this within the context of Africa, we focus on the fall armyworm, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith) (Lepidoptera: Noctuidae), and the larger grain borer, Prostephanus truncatus (Horn) (Coleoptera: Bostrichidae), two of the most important field and postharvest IAS, respectively, that have invaded Africa. Both insect pests have shown high invasion success, managing to establish themselves in >50% of the African continent within a decade post-introduction. The successive and summative nature of field and postharvest damage by invasive insect pests on the same crop along its value chain results in exacerbated food losses. This systematic review assesses the drivers, impacts and management of the fall armyworm and larger grain borer and their effects on food systems in Africa. Interrogating these issues is important in early warning systems, holistic management of IAS, maintenance of integral food systems in Africa and the development of effective management strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».