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Enregistrement W2604534264 · doi:10.1002/ecs2.1731

Climatic suitability ranking of biological control candidates: a biogeographic approach for ragweed management in Europe

2017· article· en· W2604534264 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUC Berkeley College of ChemistrySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungFlorida Department of Agriculture and Consumer ServicesRussian Academy of SciencesUniversité de FribourgUniversity of California BerkeleyUniversity of AlbertaFlorida Museum of Natural HistoryNational Science Foundation
Mots-clésRagweedAmbrosia artemisiifoliaInvasive speciesRange (aeronautics)EcologyNicheEnvironmental niche modellingBiodiversityBiologyEcological nicheIntroduced speciesHabitatBiological pest controlGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biological control using natural antagonists has been a most successful management tool against alien invasive plants that threaten biodiversity. The selection of candidate agents remains a critical step in a biocontrol program before more elaborate and time‐consuming experiments are conducted. Here, we propose a biogeographic approach to identify candidates and combinations of candidates to potentially cover a large range of the invader. We studied Ambrosia artemisiifolia (common ragweed), native to North America ( NA ) and invasive worldwide, and six NA biocontrol candidates for the introduced Europe ( EU ) range of ragweed, both under current and future bioclimatic conditions. For the first time, we constructed species distribution models based on worldwide occurrences and important bioclimatic variables simultaneously for a plant invader and its biocontrol candidates in view of selecting candidates that potentially cover a large range of the target invader. Ordination techniques were used to explore climatic constraints of each species and to perform niche overlap tests with ragweed. We show a large overlap in climatic space between candidates and ragweed, but a considerable discrepancy in geographic range overlap between EU (31.4%) and NA (83.3%). This might be due to niche unfilling and expansion of ragweed in EU and the fact that habitats with high ragweed occurrences in EU are rare in NA and predicted to be unsuitable for the candidates. Total geographic range of all candidates combined is expected to decrease under climate change in both ranges, but they will respond differently. The relative geographic coverage of a plant invader by biocontrol candidates at home is largely transferable to the introduced range, even when the invader shifts its niche. Our analyses also identified which combination of candidates is expected to cover the most area and for which abiotic conditions to select in order to develop climatically adapted strains for particular regions, where ragweed is currently unlikely to be controlled.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,990

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)0,0110,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,261
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