Climate change and plant diseases in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Current models predict that expected climate change in Ontario will significantly affect the occurrence of plant diseases in agriculture and forestry in the coming years. Direct, multiple effects on the epidemiology of plant diseases are expected, including the survival of primary inoculum, the rate of disease progress during a growing season, and the duration of epidemics. These effects will positively or negatively influence individual pathogens and the diseases they cause. Changes in the spectra of diseases are also anticipated. Abiotic diseases associated with environmental extremes are expected to increase, and interactions between biotic and abiotic diseases might represent the most important effects of climate change on plant diseases. The management of plant diseases will also be affected. In agriculture, plant breeding programs are expected to adapt many crops to increased duration of growing seasons and, concurrently, to develop drought and stress tolerance. There will be opportunities for new crops and cultivars to be introduced, but effective systems must be in place to detect new pathogens and prevent them from entering with these new crops. Because of the long-lived nature of trees, forests are slow to adapt, and the impact of climate change will have to be considered in forest management plans. Adaptations in agriculture and forestry have been occurring in Ontario for over 100 years, but these may need to occur at an accelerated rate because of rapid changes in climate. It is critical that the infrastructure of agricultural and forestry research remains strong to ensure successful transition and adaptation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».