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Enregistrement W4413152120 · doi:10.36939/ir.202508131517

Advanced Dutch Elm Disease Management in Winnipeg through RPAS-Based Monitoring and Elm Bark Beetle Activity Tracking

2025· dissertation· en· W4413152120 sur OpenAlexaboutno aff
Jenelle Ehn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBark beetleDutch elm diseaseBark (sound)BiologyForestryGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study consisted of two projects designed to provide information to improve Dutch elm disease (DED), (Ophiostoma novo-ulmi), management methods in Winnipeg, Manitoba. The objective of the first project was to test whether a remote piloted aircraft system (RPAS) equipped with a multispectral camera can detect DED symptoms in American elm (Ulmus americana) trees. Three neighbourhoods in Winnipeg were surveyed using this technology in 2022 and 2023, and categorical maps of diseased versus healthy trees were generated for each neighbourhood using a variety of vegetation indices and methods of delineating tree canopies in the imagery. Ground disease detection surveys were conducted in conjunction with the aerial surveys to guide and validate these maps. Results for each survey showed that healthy tree canopies had significantly higher mean normalized difference vegetation index (NDVI) values than DED/hazard trees. Other vegetation indices were also tested, but mean NDVI values generated the most accurate classifications. Manually digitized polygons outlining the shape of each tree canopy also generated more accurate classifications than generic circles or rectangles centred on tree coordinates, but overall success of DED detection was still moderately low with manual polygons at 67.3%. The results from this research indicate that the use of RPAS solely to detect DED will require more refinement to increase accuracy levels to be as reliable as ground survey crews. However, the technology is effective at detecting dead elm trees or trees with advanced DED symptoms with 79.5% overall correct classification, and would therefore be a useful tool to assist with current DED management strategies, particularly in less accessible locations. The native elm bark beetle (Hylurgopinus rufipes) is the primary known insect vector of DED spread in Manitoba, while several other elm bark beetle species can also spread the disease elsewhere in North America. One of these species, the banded elm bark beetle (Scolytus schevyrewi) has been reported in rural Manitoba feeding on Siberian elm (Ulmus pumila). The objectives of the second project were to determine the beginning of emergence of summer brood of elm bark beetles in Winnipeg, and to determine if the banded elm bark beetle is present and attracted to American elm trees in Winnipeg. A pilot experiment was carried out from July 13 to September 18, 2023. American elm and Siberian elm logs were collected and left exposed in a Winnipeg neighbourhood. Logs were partially debarked throughout the study period. Beetles found on the surface of logs, boring into them, or inside the logs, along with larvae in galleries, were collected and preserved. Nearly all adult bark beetles collected were identified as banded elm bark beetles, which was unexpected given that banded elm bark beetles were not found to be attracted to American elm in previous studies in rural Manitoba. DNA bar coding technology was used to confirm that larvae and adults collected in elm logs were banded elm bark beetles. These findings suggest that banded elm bark beetles could potentially be a second significant vector of DED in Winnipeg’s urban forest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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