Predicting the severity of <i>Cyclaneusma minus</i> on <i>Pinus radiata</i> under current climate in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Despite being a damaging foliar disease of Pinus species, little research has characterized spatial variation in disease severity of Cyclaneusma needle cast at a macroscale. Using an extensive data set describing Cyclaneusma needle cast (Ssev) on plantation-grown Pinus radiata D. Don stands distributed widely across New Zealand, the objectives of this research were to (i) develop a regression model describing Ssev, (ii) use this model to identify key drivers of Ssev and their functional form and relative importance, and (iii) develop spatial predictions of Ssev for New Zealand P. radiata under current climate. Using an independent validation data set, the final model accounted for 73% of the variance in Ssev using four significant (P < 0.001) explanatory variables and an isotrophic exponential model to account for the spatial covariance in the data. Ssev was most sensitive to elevation followed by mean winter air temperature, mean relative humidity during July, and then stand age. Ssev increased to a maximum at mean winter air temperatures of between 7 and 9 °C before declining. Relationships between Ssev and all other variables were linear and positive. Spatial predictions of Ssev varied widely throughout New Zealand. Values of Ssev were highest in moderately warm, wet, and humid high-elevation environments located in the central North Island. In contrast, relatively low values of Ssev were predicted in drier eastern and southern regions of New Zealand.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».