Modelling the potential impact of climate change on future spatial and temporal patterns of biological control agents:<i>Peristenus digoneutis</i>(Hymenoptera: Braconidae) as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mechanistic species niche models were used to map the seasonal spatio-temporal dynamics of biological control pressure. Future climate scenarios were applied to these models to identify potential future trends in the patterns of biological control pressure through space and time during an annual seasonal cycle.Peristenus digoneutisLoan (Hymenoptera: Braconidae) is a parasitoid ofLygusHahn (Hemiptera: Miridae) species, important pests of glasshouse and field crops throughout Europe and North America. Consistent with theoretical expectations, the modelled potential range ofP. digoneutisexpanded polewards and contracted from its southern temperature range limits. However, its distribution did not change consistently across continents or countries. Locations near the outer limits of the current modelled distribution were more sensitive to changes in future climates than locations near the central core. Weekly climate suitability and stress maps were developed to provide insight into seasonal adjustments that accompany changes in the potential range of pest species and their natural enemies. Climate change may increase the number ofLygusgenerations in western Canada allowingP. digoneutisto establish in areas, where biological control attempts had failed in the past.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».