Global perspectives and transdisciplinary opportunities for locust and grasshopper pest management and research
Notice bibliographique
Résumé
Locusts and other migratory grasshoppers are transboundary pests. Monitoring and control, therefore, involve a complex system made up of social, ecological, and technological factors. Researchers and those involved in active management are calling for more integration between these siloed but often interrelated sectors. In this paper, we bring together 38 coauthors from six continents and 34 unique organizations, representing much of the social-ecological-technological system (SETS) related to grasshopper and locust management and research around the globe, to introduce current topics of interest and review recent advancements. Together, the paper explores the relationships, strengths, and weaknesses of the organizations responsible for the management of major locust-affected regions. The authors cover topics spanning humanities, social science, and the history of locust biological research and offer insights and approaches for the future of collaborative sustainable locust management. These perspectives will help support sustainable locust management, which still faces immense challenges such as fluctuations in funding, focus, isolated agendas, trust, communication, transparency, pesticide use, and environmental and human health standards. Arizona State University launched the Global Locust Initiative (GLI) in 2018 as a response to some of these challenges. The GLI welcomes individuals with interests in locusts and grasshoppers, transboundary pests, integrated pest management, landscape-level processes, food security, and/or cross-sectoral initiatives.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».