Current status of biological control of introduced Phragmites in Canada: Insights from initial years of post-release monitoring and a larval density release experiment
Notice bibliographique
Résumé
Introduced Phragmites (Phragmites australis australis (Cav.) Trin. Ex Steud.) is one of the most invasive plants in North America. To supplement existing management tools, a classical biological control program began in Canada in 2019 using two host-specific stem-boring moths, Archanara neurica (Hübner) and Lenisa geminipuncta (Haworth) (Lepidoptera: Noctuidae). In this article, we summarize the first three years of monitoring data for L. geminipuncta and A. neurica as biological control agents for introduced Phragmites. First, we assess agent presence and activity in the initial years post-release based on feeding damage from long-term monitoring data across 30 release sites initiated between 2019 and 2023. Second, we investigate the within-site distribution of agent feeding damage to improve future monitoring and agent collection from nurse sites. Third, we report the results of an experiment to determine optimal release densities of A. neurica larvae. We found agent feeding damage at 92% of initial release sites in the first year and agent activity persisted at all of these sites into years two and three post-release. Patterns of agent feeding damage suggest that the agents disperse quickly through the patch following release, favouring the interior area over the edges of introduced Phragmites stands. Finally, releasing intermediate densities of 40 A. neurica larvae per release point was more efficient than releasing either units of 20 or 80 larvae. The results of the first three years of monitoring are highly encouraging for the introduced Phragmites biological control program. Insights from these early monitoring results will be used to refine optimal release strategies, improve our ability to locate egg-bearing stems at nurse sites to facilitate the collection and redistribution of agents to new release locations, and inform protocols for longer-term monitoring of impacts on the target weed once agents are established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».