Host–parasite distributions under changing climate:<i>Tsuga heterophylla</i>and<i>Arceuthobium tsugense</i>in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Dwarf mistletoes ( Arceuthobium species) influence many processes within forested ecosystems, but few studies have examined their distribution in relation to climate. An analysis of 1549 forested plots within a 14.5 million ha region of southeast Alaska provided strong indications that climate currently limits hemlock dwarf mistletoe ( Arceuthobium tsugense (Rosendahl) G.N. Jones) to a subset of the range of its primary tree host, western hemlock ( Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.), with infection varying from a high of 20% of trees at sea level to only 5% by 200 m elevation. Three types of modeling approaches (logistic, most similar neighbors, and random forests) were tested for the ability to simultaneously predict abundance and distribution of host and pathogen as a function of climate variables. Current distribution was explained well by logistic models using growing degree-days, indirect and direct solar radiation, rainfall, snowfall, slope, and minimum temperatures, although accuracy for predicting A. tsugense presence at a particular location was only 38%. For future climate scenarios (A1B, A2, and B1), projected increases for A. tsugense habitat over a century ranged from a low of 374% to a high of 757%, with differences between modeling approaches contributing more to uncertainty than differences between climate 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».