MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399799252 · doi:10.1016/j.foreco.2024.122046

Perspectives: Five organizing themes for invasive forest insect and disease management in Canada and the United States

2024· article· en· W4399799252 sur OpenAlexafffundabout
Emma J. Hudgins, Brian Leung, Chris J.K. MacQuarrie, Deborah G. McCullough, Abraham Francis, Gary M. Lovett, Qinfeng Guo, Kevin M. Potter, Catherine I. Cullingham, Frank Koch, Jordanna N. Bergman, Allison D. Binley, Courtney Robichaud, Morgane Henry, Yuyan Chen, Joseph Bennett

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceMcGill UniversityNatural Resources CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesSouthern Research StationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésInvasive speciesDisease managementGeographyInsectEcologyForest managementAgroforestryEnvironmental resource managementBiologyMEDLINEEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forests provide crucial support for ecological communities and play a vital role in human well-being and livelihoods. Protecting forests from the impacts of invasive species is a challenge that spans epistemologies, governmental levels, and academic fields. Yet, sharing new information, existing practices, and challenges among relevant groups has often been limited in Canada and the United States. To address this challenge, we began with a review of all academic and Canadian and US grey literature to reveal major published themes in forest invader research and policy. We refined these through a survey and workshop with participants encompassing Indigenous knowledge holders, government scientists, non-government organization employees, and academic researchers based in Canada and the US. Our deliberations resulted in five organizing themes for research and practitioner action to address species invasions: 1) Overcoming barriers to knowledge sharing, for instance, through the employment of governmental liaisons, 2) Assessing risks and benefits of alternative forms of management, for instance through scenario models of spatial management decisions, 3) Making effective use of new technologies, such as advancements in genomics tools and sentinel plots, 4) Broadening the focus on invasion pathways, especially related to urban forests and the nursery trade, and 5) Considering equity and making space for differing epistemologies, for example through the improved engagement of Indigenous Peoples in forest invader management. We elicited semi-quantitative scores for the importance, uncertainty, feasibility, complexity, and time requirements of tactics aligned with these major themes. We also identified discrepancies in public attention and funding compared to forest experts’ priorities, including in the role of the nursery trade as a pathway of secondary invader spread. We illustrate how these themes can inform priorities for management in three important areas of North American biosecurity: solid wood packaging, and emerald ash borer ( Agrilus planipennis ) and Asian longhorned beetle ( Anoplophora glabripennis ) management. This work provides organization to the growing set of tools and outlines priority management tactics for invasive forest pests. • We conducted a survey and workshop with forest experts from Canada and the US. • We developed five themes for research and management action in forest invasions. • One-way communication and overly general strategies have led to past poor management. • Urban forests and tree nursery trade are considered key pathways for future risk. • Scenario models can provide a more explicit case for taking proactive action.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0680,034
Communication savante0,0270,006
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForest Ecology and ManagementMême sujetForest Insect Ecology and ManagementTravaux en français237 207