Assessing the current and future biological control potential of <i>Trichogramma ostriniae</i> on its hosts <i>Ostrinia furnacalis</i> and <scp> <i>Ostrinia nubilalis</i> </scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding interactions between biocontrol agents and their pest hosts under climate change should assist implementation of biocontrol strategies, by identifying appropriate biocontrol agents for release or determining the optimal timing of releases. Species distribution models (SDMs) were applied to evaluate the distributions of Trichogramma ostriniae and its native host, Ostrinia furnacalis, in southeastern Asia, and a non-native host, Ostrinia nubilalis, in a novel range, North America, using MAXENT and CLIMEX modelling approaches. RESULTS: The models led to similar predictions about the expected distribution of the two species in Asia, and emphasized likely mismatches between host and natural enemy. Trichogramma ostriniae was predicted to occur in the summer corn region of China, with distribution limits linked to its sensitivity to cold, seasonality of radiation and precipitation. The modelled Ostrinia nubilalis distribution overlapped with the main corn production areas of the northeastern USA and Canada; temporary/seasonal suitable habitat was also predicted across the southeastern USA. Climate change scenarios are predicted to favour T. ostriniae over its hosts in northeastern China and North America. CONCLUSION: The modelling approaches used here proved useful for assessing environmental factors linked to an egg parasitoid and its lepidopteran hosts and identifying areas potentially suitable for inundative releases. © 2017 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».