Notice bibliographique
Résumé
Climate change has posed a grim situation in front of us as global temperatures are rising unabated with imminent effect on production and productivity of crops. There is evidence that climate change has already negatively affected wheat and maize yields in many regions. Effect of climate change is also visible on plant-pathogens interactions generally in terms of their higher incidence, more severity and their wider geographical distribution. Pathogens still claim 10–16% of the global harvest. Climate models predict a gradual rise in CO2 concentration and temperature all over the world. Elevated levels of CO2 can directly affect the growth of pathogens. Changes in temperature and precipitation will alter the growth stage, development rate and pathogenicity of the plant pathogens and also physiology and resistance of the host plants. A change in temperature could directly affect the spread of infectious diseases and their survival between the seasons. Published observations on the distribution of 612 crop pests collected over the past 50 years indicate that crop pests have been spreading north and south a little less than 2 miles (3.2 km) a year since 1960. Specifically, losses from stripe rust of wheat were reported from just 11 of the 48 continental US states during the period 1960–1999, whereas during 2000–2014, the disease was reported in a total of 26 states in US and three Canadian provinces. Changing disease scenario with climate change emphasizes the need for developing regular monitoring, forecasting and early warning systems for important host-pathogens which have a direct bearing on the earnings of the farmers and food security at large. Further, adaptation through diversification will be required, which will produce changes in the crop profile that will have effects on disease incidence and severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».