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Enregistrement W2271370074 · doi:10.4039/tce.2015.40

Bioclimatic approach to assessing the potential impact of climate change on wheat midge (Diptera: Cecidomyiidae) in North America

2015· article· en· W2271370074 sur OpenAlexafffund
O. Olfert, R.M. Weiss, R. H. Elliott

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensSaskatoon Medical Imaging
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésCecidomyiidaeMidgeSecalePoaceaeAbundance (ecology)BiologyTriticalePEST analysisAgronomyEcologyClimate changeBotanyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wheat midge, Sitodiplosis mosellana (Géhin) (Diptera: Cecidomyiidae), Palaearctic in origin, is thought to have been introduced into North America in the early 1800s. It is a major pest of spring wheat ( Triticum aestivum Linnaeus (Poaceae)), durum wheat ( T. durum Desfontaines), triticale (X- Triticosecale ), and, to a lesser extent, spring rye ( Secale cereale Linnaeus (Poaceae)) throughout the northern Great Plains. Climate is the principal factor regulating the distribution and abundance of most insects. A bioclimate simulation model was developed to explain the current distribution and abundance of S. mosellana . The current distribution for North America, Europe, and Asia was consistent with model projections. General circulation model scenarios (CSIRO-MK 3.0 and MIROC-H) for the 2030 and 2070 time periods were applied to the bioclimate simulation model of S. mosellana to assess the potential impact of changing climates on their distribution and relative abundance. Potential changes to relative abundance and distribution were most sensitive to time period, as opposed to climate change scenario. Differences between the MIROC-H and CSIRO-MK 3.0 models were restricted to particular regions in North America. The study found that the range and abundance of S. mosellana , and associated crop risk, was predicted to expand in a northerly direction and contract across the present southern limits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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