Early detection strategies for invading tree pests: Targeted surveillance and stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Trees are at an increasing risk from pests and diseases as global trade of trees and their products increases. One of the most destructive pests found outside its native range is the emerald ash borer (Agrilus planipennis Fairmaire), responsible for the death of millions of ash trees in the United States, Canada, Russia and Eastern Europe. Its early detection in countries where it is not yet present is essential for effective control. One of the most likely introduction pathways for emerald ash borer into Great Britain (GB) is through firewood imports from Eastern Europe, with potential spread from ports, firewood depots and households using wood‐burning fires. We developed a novel modelling framework accounting for the likely invasion pathways of emerald ash borer, its population dynamics, spread and detection sensitivities to determine sampling locations that maximise the probability of detection within 2, 4 and 8 years. To provide a sociological perspective, we interviewed firewood stakeholders to understand biosecurity implications of importing and moving firewood and used scenario workshops to explore landowners' willingness to adopt early detection methods for the emerald ash borer. Optimised sampling strategies significantly improve detection compared with ranked entry points (REPS) if detection resources are plentiful and optimisation targets detection within 8 years of emerald ash borer arrival. For detection within less than 4–6 years or fewer than 70 detection devices REPS are almost as effective as optimised strategies. The methods' detection sensitivity and knowledge of likely entry pathways influence the optimal spatial sampling design. Firewood imports are actively inspected, and samples taken to ensure biosecurity measures are followed, but compliance at source remains uncertain. Landowners with many ash trees were more open to tree girdling, which may lead to increased detection. Synthesis and applications: We provide the first surveillance map for emerald ash borer incursions in GB with potential for deployment by government agencies and stakeholders concerned with biosecurity. Our framework establishes optimal surveillance locations depending on factors, including detection within different timeframes, knowledge certainty of entry pathways and sensitivity of detection methods. This methodological framework is applicable to other invasive threats.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».