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Enregistrement W4406707502 · doi:10.3390/insects16020108

Cost-Effective Monitoring of Spruce Budworm Larvae

2025· article· en· W4406707502 sur OpenAlexaffabout
Marc Rhainds, Pierre Therrien

Notice bibliographique

RevueInsects · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormChoristoneura fumiferanaBiologyTortricidaeAbies balsameaBalsamLepidoptera genitaliaForestryTachinidaeOverwinteringRange (aeronautics)EcologyAgroforestryLarvaBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spruce budworm, Choristoneura fumiferana Clem. (Lepidoptera: Tortricidae), is the most severe defoliator of balsam fir (Abies balsamea) in eastern Canada and northeast U.S.A. A large budworm outbreak is currently underway in the province of Québec, with 10.5 million hectares defoliated in 2023, up 14.1% from the year before. Populations of budworms are controlled using management guidelines of Forest Protection Strategy (FPS); the approach aims at killing defoliating larvae with aerial application of microbial insecticide, with the objective to limit defoliation and prevent tree mortality. The decision to treat/not treat a given forest block is based, in part, on local density of overwintering second instars (L2) collected at ca. 600 sampling points each year across the entire province at a cost of CAD 350 for three branches per site; the threshold for FPS (TFPS) corresponds to 20 L2/branch. Aerial defoliation maps also guide management decisions because FPS generally target areas within or in the vicinity of defoliated forest stands. Budworm abundance rapidly declines with distance to aerial defoliation (in km), to the extent that larval density rarely attains TFPS outside the core range of FPS (>15 km from defoliation). A cost-effective monitoring approach is proposed whereby forest blocks outside the core range of FPS are sampled every second year (as opposed to every year), representing a potential economy of CAD 40,000 annually.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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