Forest pathogens with higher damage potential due to climate change in Europe
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most atmospheric scientists agree that climate changes are going to increase the mean temperature in Europe with increased frequency of climatic extremes, such as drought, floods, and storms. Under such conditions, there is high probability that forests will be subject to increased frequency and intensity of stress due to climatic extremes. Therefore, impacts of climate change on forest health should be carefully evaluated. Given these assumptions, several fungal diseases on trees may become more devastating because of the following factors: (i) abiotic stresses, such as drought and flooding, are known to predispose trees to several pathogens; (ii) temperature and moisture affect pathogen sporulation and dispersal, and changes in climatic conditions are likely to favour certain pathogens; (iii) migration of pathogens triggered by climatic change may increase disease incidence or geographical range, when pathogens encounter new hosts and (or) new potential vectors; and (iv) new threats may appear either because of a change in tree species composition or because of invasive species. If infection success is dependent on temperature, higher mean temperatures may lead to more attacks. Pathogens that have been of importance in southern Europe may spread northward and also upward to mountains. Pathogens with evolutionary potential for greater damage should be identified to estimate the magnitude of the threat and to prepare for the changing conditions. A review of the above-mentioned cases is presented. Some priorities to improve the ability to predict impacts of climate change on tree diseases are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle