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Enregistrement W1950544212 · doi:10.1111/aen.12162

Advance, retreat, resettle? Climate change could produce a zero‐sum game for invasive species

2015· article· en· W1950544212 sur OpenAlexaff
Andrea Stephens, Lloyd D. Stringer, D. M. Suckling

Notice bibliographique

RevueAustral Entomology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperate climateBiosecurityClimate changeSubtropicsRange (aeronautics)PrecipitationGeographyEcologySpecies distributionAridEnvironmental scienceBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change will alter the threats presented by invasive species. Increasing temperatures and changing precipitation regimes will likely simultaneously improve the suitability of a region for some species while decreasing it for others. We demonstrate the zero‐sum game nature of these changes by modelling the changes to the projected distribution of 13 tropical and subtropical Tephritidae species in cities in Australia and New Zealand using published CLIMEX models. Under current climate conditions, tropical and warm temperate cities were suitable for more species than arid or cool temperate ones. All New Zealand cities increased in suitability, while Australian cities show more variable responses. The changes that occur under climate change are in line with the expectation of species ranges moving into higher latitudes but are also influenced by changes to the precipitation regime. With climate change, the nature of biosecurity threats will alter, the range of species able to survive in cool temperate regions is likely to increase with decreases in species ability to survive in tropical regions. Biosecurity agencies will need to respond to changing geography of threats.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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