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Enregistrement W2604606916 · doi:10.7717/peerj.3192

The impacts of climate change on the abundance and distribution of the Spotted Wing Drosophila (<i>Drosophila suzukii</i>) in the United States and Canada

2017· article· en· W2604606916 sur OpenAlexaffabout
Aaron Langille, Ellen M. Arteca, Jonathan A. Newman

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensUniversity of GuelphLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrosophila suzukiiPopulationClimate changeAbundance (ecology)WingRange (aeronautics)EcologyDrosophila (subgenus)Representative Concentration PathwaysBiologyGlobal warmingClimate modelDrosophilidaeDemographyDrosophila melanogaster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

D. suzukiiis a relatively recent and destructive pest species to the North American soft-skinned fruit industry. Understanding this species’ potential to shift in abundance and range due to changing climate is an important part of an effective mitigation and management strategy. We parameterized a temperature-drivenD. suzukiipopulation dynamics model using temperature data derived from several Global Circulation Models (CMIP5) with a range of relative concentration pathway (RCP) predictions. Mean consensus between the models suggest that without adaptation to both higher prolonged temperatures and higher short-term temperature eventsD. suzukiipopulation levels are likely to drop in currently higher-risk regions. The potential drop in population is evident both as time progresses and as the severity of the RCP scenario increases. Some regions, particularly in northern latitudes, may experience increased populations due to milder winter and more developmentally-ideal summer conditions, but many of these regions are not currently known for soft-skinned fruit production and so the effects of this population increase may not have a significant impact.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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