Assessing the climatic potential for epizootics of the gypsy moth fungal pathogen <i>Entomophaga maimaiga</i> in the North Central United States
Notice bibliographique
Résumé
The fungal pathogen Entomophaga maimaiga Humber, Shimazu et Soper has become an important biocontrol for gypsy moth ( Lymantria dispar (L.)) in the northeastern United States and is commonly introduced into new areas with established gypsy moth populations. Germination of the fungus is dependent on spring temperature and moisture, but specific conditions associated with epizootics have not been determined. Whether E. maimaiga will be as effective in other regions that experience different weather conditions is not yet known. We examined similarity of weather conditions associated with 16 documented E. maimaiga epizootics with conditions at 1351 North American locations using the climate-matching software CLIMEX. Based on CLIMEX’s overall index of climatic similarity, long-term annual climatic patterns across much of the eastern United States were 60%–80% similar to the conditions associated with epizootics. Monthly weather records from 1971 to 2000 in nine North Central states were examined to compare precipitation and temperature with conditions observed during epizootics. Based on climatic averages identified with the documented epizootics, temperature and precipitation conditions in Illinois, Indiana, Iowa, Kentucky, Missouri, and Ohio were more conducive for epizootics than conditions in Minnesota, Wisconsin, and Michigan, which were likely to support E. maimaiga epizootics in fewer than 6 of the 30 years considered.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».