Modeling temperature-dependent survival with small datasets: insights from tropical mountain agricultural pests
Notice bibliographique
Résumé
Many regions are increasingly threatened by agricultural pests but suffer from a lack of data that hampers the development of adequate population dynamics models that could contribute to pest management strategies. Here, we present a new model relating pest survival to temperature and compare its performance with two published models. We were particularly interested in their ability to simulate the deleterious effect of extreme temperatures even when adjusted to datasets that did not include extreme temperature conditions. We adjusted the models to survival data of three species of potato tuber moth (PTM), some major pests in the Tropical Andes. To evaluate model performance, we considered both goodness-of-fit and robustness. The latter consisted in evaluating their ability to predict the actual altitudinal limits of the species in the Ecuadorian Andes. We found that even though our model did not always provide the best fit to data, it predicted extreme temperature mortality and altitudinal limits accurately and better than the other two models. Our study shows that the ability to accurately represent the physiological limits of species is important to provide robust predictions of invasive pests' potential distribution, particularly in places where temperatures approach lethal extremes. The value of our model lies in its ability to simulate accurate thermal tolerance curves even with small datasets, which is useful in places where adequate pest management is urgent but data are scarce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».