Catching invasives with curiosity: the importance of passive biosecurity surveillance systems for invasive forest pest detection
Notice bibliographique
Résumé
First detections of nonnative insect species are often made by curious members of the public rather than by specialists or trained professionals. Passive surveillance is a crucial component of national biosecurity surveillance, highlighted by early detection case studies of several prominent nonnative arthropod pests (e.g., Asian longhorned beetle [ALB], Jorō spider, spotted lanternfly). These examples demonstrate that curiosity and the recognition of novelty in the natural world, along with enabling technology and systems, are a critical part of early detection and effective invasive species management. This is particularly impactful when dealing with conspicuous pests or for new and emerging nonnative species that have yet to be detected in a new location. Data from historical and recent accounts of first detections of ALB incursions and other invasive forest pests underscore the need to invest in passive surveillance reporting systems and fully integrate public observations into existing surveillance frameworks. New automated approaches streamline the assessment of public observations and can generate pest alerts to initiate a formal regulatory assessment. Biodiversity monitoring platforms, such as iNaturalist, provide a focal point for community engagement and aggregate verified public observations. Empowering proactive reporting of biological novelty provides needed support for early detection of invasive species. Embracing the public as active members of the surveillance community can be cost effective and lead to the greatest gains in the proactive management of invasive species around the world.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».