Using eDNA to play whack-a-mole with invasive species in green yard waste
Notice bibliographique
Résumé
As large cities begin to overrun their landfill capacities, they begin to look for alternative locations to handle the waste stream. Seeing an opportunity to bring in revenue, rural communities offer to handle municipal waste in their landfills. However, many rural communities are also places of agricultural production, which are vulnerable to attacks by invasive insect species, which could be present in green yard waste, the component of municipal waste most likely to contain agriculturally harmful insect species. We used environmental DNA (eDNA) to determine whether green yard waste could be a pathway for invasive insect species to enter and establish in the landfill-receiving agricultural community. We identified several target species that could be in green yard waste coming from Vancouver, BC, Canada, to Central Washington State, USA. We sampled green yard waste from 3 sites every 2 weeks from June to October in 2019 and 2020. DNA was extracted from the nearly 400 samples and subjected to amplification with COI barcoding primers followed by sequencing to identify target insects in the samples. Sequence analyses identified 3 species from the target list: 2 species that are pests of deciduous tree fruits and a generalist root-feeding crop pest. This eDNA technique was useful in identifying potential invasive species in green yard waste and may prove to be an important tool informing policy on the movement of biological material across borders and stemming the spread of invasive species.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».