MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103552633 · doi:10.1614/ws-d-12-00106.1

The Potential Global Distribution of Tall Buttercup (<i>Ranunculus acris</i> ssp. <i>acris</i>): Opposing Effects of Irrigation and Climate Change

2013· article· en· W2103552633 sur OpenAlexaboutno aff
Graeme W. Bourdôt, Shona L. Lamoureaux, Michael S. Watt, Darren J. Kriticos

Notice bibliographique

RevueWeed Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationGeographyDistribution (mathematics)Climate changeWeedCentral asiaRange (aeronautics)Global warmingEnvironmental scienceEcologyPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tall buttercup, a native of central and northern Europe, has become naturalized in the United States and Canada, and in South Africa, Tasmania and New Zealand. In Canada and New Zealand it has become an economically significant weed in cattle-grazed pastures. In this study we develop a CLIMEX model for tall buttercup and use it to project the weed's potential distribution under current and future climates and in the presence and absence of irrigation. There was close concordance between the model's projection of suitable climate and recorded observations of the species. The projection was highly sensitive to irrigation; the area of potentially suitable land globally increasing by 30% (from 34 to 45 million km2) under current climate when a “top-up” irrigation regime (rainfall topped up 4 mm d−1 on irrigable land), was included in the model. Most of the area that becomes suitable under irrigation is located in central Asia and central North America. By contrast, climate change is projected to have the opposite effect; the potential global distribution diminishing by 18% (from 34 to 28 million km2). This range contraction was the net result of a northward expansion in the northern limit for the species in Canada and the Russian Federation, and a relatively larger increase in the land area becoming unsuitable mainly in central Asia and south eastern United States.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWeed ScienceMême sujetRangeland and Wildlife ManagementTravaux en français237 207