A bioeconomic analysis of objective-based management options for late-stage emerald ash borer (Coleoptera: Buprestidae) infestations
Notice bibliographique
Résumé
Following its North American introduction, the emerald ash borer (Agrilus planipennis Fairmaire) (Coleoptera: Buprestidae) (EAB) has devastated ash populations (Fraxinus Linnaeus) (Oleaceae), largely extirpating the genus from infested regions. Previous cost-benefit analyses of EAB management options, including insecticidal injections, preemptive removals, and replanting, have examined early-stage infestations. This study tests options for late-stage EAB management based on ecological and economic objectives. We parameterized management decisions to evaluate tree counts, basal area, and urban forest value under 7 management options, varying if and when ash trees were injected, removed, and replanted with non-ash species. The simulation is applied to the remaining ash population in Mississauga, Ontario where tree coring and annual assessments determined that injected trees have reduced growth rates and are declining in condition. The results demonstrate that injections help preserve the ash population, maximize basal area, minimize spikes in annual costs, and reduce cumulative costs earlier in the 20-yr study period. However, long-term cost reduction is achieved through ceasing injections and removing ash as they die from EAB. Maintaining tree counts and maximizing net value is achieved through proactive replanting and winding down basal injections, coupled with a slow rate of removal, ultimately bringing the SLow Ash Mortality approach to a close.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».