MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2287556841 · doi:10.1111/efp.12248

Dothistroma needle blight, weather and possible climatic triggers for the disease's recent emergence

2016· article· en· W2287556841 sur OpenAlexaff
Alex J. Woods, Jorge Martín‐García, L. S. Bulman, Marta W. Vasconcelos, Johanna Boberg, Nicola La Porta, H. Peredo, Gastón Vergara, Rodrigo Ahumada, A. V. Brown, Julio Javier Díez

Notice bibliographique

RevueForest Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPrecipitationOutbreakClimate changeBlightRange (aeronautics)DiseaseSouthern HemisphereEcologyClimatologyGeographyAgronomyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Dothistroma needle blight (DNB), caused by the two fungiDothistroma septosporumandD. 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 betweenDNB, 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 ofDNBto 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 increasedDNBactivity 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 predictDNBoutbreaks 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations82
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForest PathologyMême sujetPlant Pathogens and Fungal DiseasesTravaux en français237 207