Responses of insect pests, pathogens, and invasive plant species to climate change in the forests of northeastern North America: What can we predict?This article is one of a selection of papers from NE Forests 2100: A Synthesis of Climate Change Impacts on Forests of the Northeastern US and Eastern Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Climate models project that by 2100, the northeastern US and eastern Canada will warm by approximately 3–5 °C, with increased winter precipitation. These changes will affect trees directly and also indirectly through effects on “nuisance” species, such as insect pests, pathogens, and invasive plants. We review how basic ecological principles can be used to predict nuisance species’ responses to climate change and how this is likely to impact northeastern forests. We then examine in detail the potential responses of two pest species (hemlock woolly adelgid ( Adelges tsugae Annand) and forest tent caterpillar ( Malacosoma disstria Hubner)), two pathogens (armillaria root rot ( Armillaria spp.) and beech bark disease ( Cryptococcus fagisuga Lind. + Neonectria spp.)), and two invasive plant species (glossy buckthorn ( Frangula alnus Mill.) and oriental bittersweet ( Celastrus orbiculatus Thunb.)). Several of these species are likely to have stronger or more widespread effects on forest composition and structure under the projected climate. However, uncertainty pervades our predictions because we lack adequate data on the species and because some species depend on complex, incompletely understood, unstable relationships. While targeted research will increase our confidence in making predictions, some uncertainty will always persist. Therefore, we encourage policies that allow for this uncertainty by considering a wide range of possible scenarios.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».