Moteur de recherche VSI

Le moteur de recherche de la Plateforme d'Épidémiosurveillance en Santé Végétale permet d’accéder aux articles (et aux données associées) sélectionnés par le comité éditorial de la Veille Sanitaire Internationale. Il s'agit des articles publiés dans les bulletins ou sur les pages Agenda et Actualités du site web. Le moteur de recherche ne remplace pas les bulletins de la VSI, il permet : (1) d’accéder à des informations ciblées sur une période temporelle choisie via l'utilisation de filtres ; et (2) de télécharger les informations collectées sous format .csv (bouton orange en bas de page de résultats).

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Organisme nuisible: Xylella fastidiosa | Catégorie : Risque et impact socio-économique et environnemental

Ce modèle d’évaluation du risque épidémique de la maladie de Pierce en lien avec à l’augmentation du réchauffement climatique prédit une augmentation significative du risque au-dessus de +2°C dans les principales régions viticoles de France, d’Italie et du Portugal, mais aussi une propagation de la maladie au-delà de la Méditerranée au-dessus de +3°C.

Cette étude a examiné la relation entre la température et les traits d’histoire de vie de Spodoptera frugiperda via la modélisation du cycle de vie à différentes températures (20, 25, 28, 30 et 32°C). Les résultats permettent d’exprimer des risques d’établissement, un indice d’activité et un indice de générations selon les scenarii de réchauffement climatique en lien avec les politiques. Le modèle prédit une diminution potentielle de la prévalence du ravageur en Afrique de l’Ouest d’ici 2070 associée au scénario à très faibles émissions de GES (RCP 2.6) alors qu’un RCP 8.5 (scénario le plus pessimiste) favoriserait les zones propices au ravageur.

Dans cet article, les auteurs ont examiné l’importance de mener des actions collectives pour la gestion d’épidémies végétales traversant les frontières. Différentes variables des systèmes de ressources, des unités de ressources, des acteurs et des systèmes de gouvernance sont analysées. Il ressort que le choix de la structure institutionnelle la plus appropriée dépend des caractéristiques du système socio-écologique et qu’une approche systémique socio-écologique avec une action collective permet de mieux gérer les épidémies y compris de part et d’autre des frontières.

Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Evolution de l'état sanitaire

Cette revue basée sur la littérature scientifique et les enregistrements de distribution CABI publiés en 2022 met en évidence des preuves d’épidémies majeures et les first reports d’agents pathogènes dans de nouveaux lieux ou sur de nouveaux hôtes. Elle fait suite à la revue réalisée sur l’année 2021 et relayée dans notre BHV-SV 2023/08 [https://plateforme-esv.fr/sites/default/files/2023-03/BHV-SV_2023semaine08.pdf].

Organisme nuisible: Candidatus Liberibacter spp. | Catégorie : Estimation du risque épidémiologique

Cette revue porte sur le Huanglongbing et aborde les défis actuels et les nouvelles méthodes de lutte associée.

Organisme nuisible: Candidatus Liberibacter spp. | Catégorie : Méthode et mesure de biocontrôle

Cette revue porte sur le Huanglongbing et aborde les défis actuels et les nouvelles méthodes de lutte associée.

Organisme nuisible: Candidatus Liberibacter spp. | Catégorie : Méthode et mesure de lutte

Cette revue porte sur le Huanglongbing et aborde les défis actuels et les nouvelles méthodes de lutte associée.

Organisme nuisible: Fusarium oxysporum f. sp. cubense Tropical race 4 | Catégorie : Génétique des populations

Cet article présente une étude de la diversité génétique d’isolats (170) de Fusarium spp. responsables de la fusariose du bananier à Cuba, et plus largement en Amérique latine et dans les Caraïbes.

Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Méthode, outil et mesure de surveillance

Voici un article de revue et d’opinion sur l’utilisation de capteurs, robots et de l’intelligence artificielle dans la gestion des maladies des plantes.

Cet article propose un modèle de réseau neuronal convolutif profond pour identifier automatiquement les maladies des plantes avec une précision de validation maximale du modèle de 99,95 % et une AUC (Area Under the Curve) de 1. Cette méthode pourrait être intéressante pour automatiser la surveillance des maladies des plantes sur images.

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Nos piliers

Environnement

Protéger la santé des végétaux pour préserver les ressources économiques, sociales et environnementales qui en dépendent.

Collaboration

Ce sont 7 structures partenaires reconnues en leur expertise dans le secteur de la santé des végétaux qui s’associent pour améliorer la surveillance sanitaire de l’ensemble des végétaux sur le territoire.

Opérationnelle

Développer des expertises permettant une application directe et un usage concret.