Overcoming Biases in Opportunistic Citizen Science for Studying Life History Traits of an Invasive Leaf-Mining Tree Insect Pest
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether opportunistic citizen science can support the detection of life history traits in invasive insects. Using the invasive leaf-mining micromoth Macrosaccus robiniella (Clemens 1859) (Lepidoptera: Gracillariidae) as a model species, we analyzed data from iNaturalist submitted by citizen scientists to assess the variability in its leaf mines on its native host, Robinia pseudoacacia L., 1753 (Fabaceae), across both the moth’s invaded (Europe, North America–Eastern United States) and native range (North America–Southern and Western Unites States, Eastern Canada). We examined 86,489 photographs collected over the past 20 years to compare the occurrence and proportions of different M. robiniella leaf mine types between invaded and native ranges using three search variants: (I) M. robiniella, (II) all endophagous invasive insects associated with R. pseudoacacia, and (III) the host plant itself. The first two datasets revealed differences in the ratio of leaf mine types between Europe and North America (when analyzed separately for native and invaded areas), whereas the third dataset showed no significant differences in either the presence or proportion of mine types between invaded and native ranges. Leaf mine types atypical of M. robiniella, which resemble damage caused by other invasive insects such as Parectopa robiniella Clemens, 1863 (Lepidoptera: Gracillariidae) and Obolodiplosis robiniae (Haldeman, 1847) (Diptera: Cecidomyiidae)—also associated with R. pseudoacacia—have been observed in Europe for at least a decade. Our main conclusion is that, when investigating the life history traits of invasive herbivorous insects, focusing data collection on the host plant rather than on the insect species alone can reduce biases associated with opportunistic citizen science and help reveal true ecological patterns.
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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 ».