Multi-colored traps can enhance monitoring programs for native and non-native longhorn beetles in forest ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Longhorn beetles (Coleoptera: Cerambycidae) are one of the most diverse families of beetles worldwide and they play critical roles in forest environments. Monitoring longhorn beetles is essential for both conservation and pest management, and baited traps are widely used for this purpose. Longhorn beetle species vary in their visual ecology and are attracted to different trap colors. A way to optimize trapping efficiency could be to combine multiple colors on a single trap, so to create a trap that captures multiple species at once. To test this approach, we carried out seven trapping experiments in Europe and North America, comparing the effectiveness of a multi-colored trap against single-colored black, red, white, and yellow traps at whole family, subfamily, and species level. At most sites, multi-colored traps captured significantly more species and individuals than black, red, and/or yellow traps. At the subfamily level, at most sites, multi-colored traps were equally or more effective than single-colored traps for Cerambycinae and Lamiinae. For Lepturinae, multi-colored traps were generally significantly more effective than black or red traps, but significantly less effective than white traps. Responses varied among species. Overall, our study suggests that the use of multi-colored traps can improve monitoring programs for longhorn beetles, supporting both faunistic surveys and early detection efforts targeting non-native species. • Different longhorn beetle species are attracted to different trap colors. • Combining multiple colors on the same trap can increase monitoring efficiency. • Multi-colored traps matched or outperformed single-colored traps in most cases. • Effectiveness of multi-colored traps varied across subfamily and species. • Multi-colored traps are a promising tool for monitoring longhorn beetles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».