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Enregistrement W4399121684 · doi:10.33915/etd.12359

INVESTIGATING BIRDS AS DISPERSAL VECTORS OF LITYLENCHUS CRENATAE SUBSP. MCCANNII (ANGUINIDAE), THE NEMATODE ASSOCIATED WITH BEECH LEAF DISEASE

2024· dissertation· en· W4399121684 sur OpenAlexaboutno aff
Spencer Rock Parkinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechBiologyBiological dispersalZoologyEcologyBotanyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beech leaf disease (BLD) is an emerging forest pathogen primarily affecting American beech (Fagus grandifolia, Ehrh.) in North America and has been attributed to tree mortality of sapling sized trees within five to seven years of infection. Symptoms typically occur in regenerating American beech thickets sprouting from roots of trees killed by beech bark disease. Scientists first observed BLD in Ohio in 2012 and currently has spread to 15 states in the USA and one Canadian province. The nematode Litylenchus crenatae subsp. mccannii (Lcm) is highly associated with BLD symptoms, interveinal chlorosis and defoliation of leaves, and is currently recognized as the major causal agent of BLD (Carta et al. 2020). Methods of dispersal are still being examined. Animal vectors could be responsible for the spread of Lcm and thus BLD. This was the first survey investigating birds as possible dispersal vectors of Lcm through endozoochory and ectozoochory. From 2021 to 2023 we collected 219 fecal, feather, and ectoparasite samples from 156 birds in infected BLD areas in Ohio and Pennsylvania. We kept birds in cages, fed them Lcm nematodes and collected fecal matter to determine if we could observe Lcm via endozoochory. We collected ectoparasite and feather samples to determine if Lcm nematodes could be observed via ectozoochory. We used PCR and microscopy to determine the presence of Lcm. Results confirmed presence in 21 samples from six avian species: tufted titmouse [Baeolophus bicolor], black-capped chickadee [Poecile atricapillus], white-breasted nuthatch [Sitta carolinensis], dark-eyed junco [Junco hyemalis], American goldfinch [Spinus tristis], and downy woodpecker [Dryobates pubescens]. We detected Lcm DNA from both endozoochory and endozoochory samples suggesting birds could act as vectors of Lcm. This study successfully used existing and novel methodologies to detect nematode DNA in avian biological samples. These methods can be adopted for future BLD research as well as animal vector and forest pathogen studies. If birds are dispersal vectors of BLD state, federal, or local agencies could create predictive models and implement preventative management to protect uninfected American beech stands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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