1 A Decision Support System for Emerald Ash Borer Eradication Using Spatial-Dynamic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Recently, an invasive Asian beetle known as the Emerald Ash Borer (EAB) (Agrilus planipennis Coleoptera: Buprestidae) has emerged as a threat to Ash trees in the Midwestern United States and Canada (McCullough and Katovich 2004). Significant infestations in Michigan and nearby areas have all but doomed nearly one billion native ash trees. This paper presents an argument for the establishment of a widely accessible knowledgebase of information on the EAB’s spread capabilities. We argue that spatial dynamic modeling stands as a flexible and powerful decision support system platform. We present initial simulations of EAB spread scenarios constructed using tree information and land use data collected for DuPage County, IL, an uninfected suburban county in the Chicago metropolitan area. These simulations test policies focused on impeding the costly spread of the beetle. This analysis also presents a framework for further studies assessing the economic impacts on municipalities and counties due to tree removal costs and aesthetic damage. Our work points to human driven movement as the major vector for EAB spread throughout our study area. Here, the focus falls on the ability of state and county implemented firewood quarantines to act as effective policies for slowing EAB spread.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».