Dothistroma needle blight, weather and possible climatic triggers for the disease's recent emergence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Dothistroma needle blight ( DNB ), caused by the two fungi Dothistroma septosporum and D. pini, is a major disease of pines with a worldwide distribution. Increases in the incidence and severity of disease in areas where the disease has long been established and notable range expansions have both recently been observed. The aim of this review was to assess the relationship between DNB , weather factors and climate to better understand possible underlying causes of this recent intensification in disease. A substantial body of literature shows that the life cycles of the fungi are closely related to weather factors such as precipitation and temperature. Given the rapid response of DNB to favourable weather conditions, it seems plausible that changes in disease behaviour could be due to changes in climate. The recurrent El Niño‐Southern oscillation ( ENSO ) phenomenon influences patterns of temperature and precipitation in many regions of the world, often resulting in warmer and wetter conditions than normal. We found that since the 1950s, four of the past five strong El Niño events appear to have coincided with reports of increased DNB activity on an intercontinental scale. The lack of long‐term standardized data records limits our ability to fully interpret this relationship, but the projected future climatic conditions in the Northern Hemisphere appear to be increasingly favourable for the disease. Still, other areas of the world may become less favourable, and further research is required to be able to accurately predict DNB outbreaks and their impact on pine forests in the future.
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.
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) | 0,000 | 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 découle