Influence du contexte paysager sur les attaques de processionnaire du pin en ville. Quelles perspectives de méthodes de lutte alternatives ?

We conducted an inventory of all the potential host trees of this species and of its winter tents over an urban area of about 6500 ha. Here we present the preliminary results of a spatial ecology approach and of a neighbourhood analysis exploring relationships between the level of infestation on a given tree and the features of the other host trees occurring around it. The ultimate goal of this work is to help defining urban green infrastructures unfavourable to the spread of this pest.La processionnaire du pin est un insecte défoliateur et urticant inféodé à des résineux forestiers. Elle se propage dans les milieux non forestiers en utilisant les plantations ornementales de ses arbres-hôtes. Dans les zones urbanisées, sa présence pose des problèmes de santé publique auxquels les collectivités territoriales doivent faire face. Nous avons réalisé un inventaire de tous les pins, cèdres et Douglas, et des nids d’hiver qu’ils hébergent, sur le territoire de cinq communes de l’agglomération orléanaise. Nous avons commencé à conduire sur ce jeu de données des analyses d’écologie spatiale et des analyses de voisinage prenant en compte l’influence sur le niveau d’infestation d’un arbre des caractéristiques des autres arbres-hôtes présents dans son environnement. Nous présentons ici les résultats préliminaires de cette approche paysagère en milieu urbain. A terme, l’objectif de ce travail est d’explorer les possibilités de concevoir des infrastructures vertes qui, au lieu de fournir des corridors d’expansion à cette espèce, pourraient en réduire le niveau de nuisance

Utilisation des données Google Street View pour cartographier la distribution géographique des espèces. Une étude préliminaire de la processionnaire du pin (Thaumetopoea pityocampa)

Article publié suite à l'événement : MEDINSECT 3 ; Hammamet-Tunis (Tunisie) - (2012-05-08 - 2012-05-11).Mapping species distribution is an important and useful task to monitor invasive species spread or native species expansion under climate change. Unfortunately it requires a lot of occurrence data that are not easily available from literature and that are very time-consuming to collect in the field. For that reason, we designed a survey with the aim to explore to which extent large-scale databases such as Google Street View could be used to derive valid occurrence data. We worked with an insect species, the Pine Processionary Moth (PPM) Thaumetopoea pityocampa because the larvae of that moth build silk nests on its host tree that are easily visible. The presence of the species at one location can therefore be inferred from visual records derived from the panoramic views available from Google Street View. We designed a standardized procedure allowing the evaluation of the presence of the PPM on a large sampling grid (covering 46 848 km2) located in France. Field sampling has been conducted in parallel, which allowed a straightforward comparison between field and Google-derived datasets. Data derived from Google Street View were highly similar to field data as we found an accuracy (percentage of field values correctly predicted using Google Street View) of 92.9%. We conclude that Google database might provide useful occurrence data for mapping the distribution of species which presence can be visually evaluated such as the PPM. More data are needed, however, to assess the range of spatial scales at which Google Street View actually provides reliable occurrence data.La cartographie de la distribution géographique des espèces est importante pour suivre l’évolution des aires de distribution d’espèces invasives ou d’espèces natives en expansion géographique. Malheureusement, les données nécessaires sont parfois difficilement accessibles à partir de la littérature et sont coûteuses à collecter sur le terrain. Pour cette raison, nous avons conçu une étude dans le but d'explorer dans quelle mesure il est possible d’utiliser les bases de données telles que Google Street View (GSV) pour obtenir des données d’occurrence valides. Nous avons choisi de travailler avec une espèce d’insecte, la chenille processionnaire du pin (PP) Thaumetopoea pityocampa car les larves de cette espèce se développent dans le feuillage des arbres hôtes et tissent un nid blanc aisément visible. La présence de l'espèce dans un site donné peut donc être facilement renseignée en examinant les vues panoramiques disponibles pour de nombreuses localités dans la base de données de Google Street View. Nous avons conçu une procédure standardisée permettant d'évaluer la présence de la PP à partir des données GSV et nous l’avons mise en oeuvre sur une aire d’étude couvrant 46 848 km2dans la région Centre en France. La distribution de l’espèce a également été décrite à l’aide d’échantillonnages réalisés sur le terrain. Les données issues de l’examen des images Google Street View ont été comparées aux données de terrain et se sont révélées de bons estimateurs de la présence de la processionnaire du pin avec une précision (proportion de valeurs correctement estimées) de 92.9% sur notre zone d’étude pour un maillage de 16 km x 16 km. Ces résultats suggèrent que l’exploitation des bases de données de GSV pourrait permettre de produire des données écologiques intéressantes pour les espèces dont la présence peut être estimée visuellement à partir de photographies. Des études complémentaires sont cependant nécessaires pour mieux cerner la gamme d’échelles spatiales auxquelles GSV fournit des données d’occurrence fiables

Comparison of accuracy of fibrosis degree classifications by liver biopsy and non-invasive tests in chronic hepatitis C

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Non-invasive tests have been constructed and evaluated mainly for binary diagnoses such as significant fibrosis. Recently, detailed fibrosis classifications for several non-invasive tests have been developed, but their accuracy has not been thoroughly evaluated in comparison to liver biopsy, especially in clinical practice and for Fibroscan. Therefore, the main aim of the present study was to evaluate the accuracy of detailed fibrosis classifications available for non-invasive tests and liver biopsy. The secondary aim was to validate these accuracies in independent populations.</p> <p>Methods</p> <p>Four HCV populations provided 2,068 patients with liver biopsy, four different pathologist skill-levels and non-invasive tests. Results were expressed as percentages of correctly classified patients.</p> <p>Results</p> <p>In population #1 including 205 patients and comparing liver biopsy (reference: consensus reading by two experts) and blood tests, Metavir fibrosis (F_M) stage accuracy was 64.4% in local pathologists vs. 82.2% (p < 10^-3) in single expert pathologist. Significant discrepancy (≥ 2F_Mvs reference histological result) rates were: Fibrotest: 17.2%, FibroMeter^2G: 5.6%, local pathologists: 4.9%, FibroMeter^3G: 0.5%, expert pathologist: 0% (p < 10^-3). In population #2 including 1,056 patients and comparing blood tests, the discrepancy scores, taking into account the error magnitude, of detailed fibrosis classification were significantly different between FibroMeter^2G(0.30 ± 0.55) and FibroMeter^3G(0.14 ± 0.37, p < 10^-3) or Fibrotest (0.84 ± 0.80, p < 10^-3). In population #3 (and #4) including 458 (359) patients and comparing blood tests and Fibroscan, accuracies of detailed fibrosis classification were, respectively: Fibrotest: 42.5% (33.5%), Fibroscan: 64.9% (50.7%), FibroMeter^2G: 68.7% (68.2%), FibroMeter^3G: 77.1% (83.4%), p < 10^-3(p < 10^-3). Significant discrepancy (≥ 2 F_M) rates were, respectively: Fibrotest: 21.3% (22.2%), Fibroscan: 12.9% (12.3%), FibroMeter^2G: 5.7% (6.0%), FibroMeter^3G: 0.9% (0.9%), p < 10^-3(p < 10^-3).</p> <p>Conclusions</p> <p>The accuracy in detailed fibrosis classification of the best-performing blood test outperforms liver biopsy read by a local pathologist, i.e., in clinical practice; however, the classification precision is apparently lesser. This detailed classification accuracy is much lower than that of significant fibrosis with Fibroscan and even Fibrotest but higher with FibroMeter^3G. FibroMeter classification accuracy was significantly higher than those of other non-invasive tests. Finally, for hepatitis C evaluation in clinical practice, fibrosis degree can be evaluated using an accurate blood test.</p

L'arbre d'ornement, un élément essentiel des continuités écologiques: Pour le meilleur et pour le pire

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