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Enregistrement W2045384885 · doi:10.1111/j.1461-9563.2009.00464.x

Climate change scenarios and models yield conflicting predictions about the future risk of an invasive species in North America

2010· article· en· W2045384885 sur OpenAlexafffundabout
Anna Maria Mika, Jonathan A. Newman

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Entomology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésHadCM3PrecipitationGCM transcription factorsClimate changeClimate modelClimatologyEnvironmental scienceLatitudeAgromyzidaeGeneral Circulation ModelGrowing seasonPEST analysisAtmospheric sciencesEcologyMeteorologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pea leafminer Liriomyza huidobrensis (Blanchard) (Diptera: Agromyzidae) is an invasive species in North America and a serious economic pest on a wide variety of crops. We developed a bioclimatic envelope model (BEM) for this species and examined the envelope's potential location in North America under various future climates. We compared the future bioclimatic envelopes for L. huidobrensis using either simple scenarios comprising uniform changes in temperature/precipitation or climate projections from general circulation models (GCMs). Our simple scenarios were: (i) an increase of 0.1°C per degree in latitude with a 20% increase in summer precipitation and a 20% decrease in winter precipitation and (ii) an overall increase of 3°C everywhere, also with the same changes in precipitation. For GCM‐modelled climate change, we used the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis GCM (CGCM2) and the Hadley Centre climate model (HadCM3), each in combination with two scenarios from the Special Report on Emissions Scenarios (A2 and B2). The BEM results using the simple scenarios were more similar to each other than to the results obtained using GCM projections. The results were also qualitatively different (i.e. spatially different and divergent) depending on which GCM‐scenario combination was used. This modelling exercise illustrates that: (i) results using first approximation simple climate change scenarios can give predictions very different from those that use GCM‐modelled climate projections (comprising a result that has worrying implications for empirical impact research) and that (ii) different GCM‐models using the same scenario can give very different results (implying strong model dependency in projected biological impacts).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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