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Enregistrement W2947816075 · doi:10.1002/ps.5503

Impacts of climate change and host plant availability on the global distribution of <i>Brontispa longissima</i> (Coleoptera: Chrysomelidae)

2019· article· en· W2947816075 sur OpenAlexaff
Zou Ya, Xuezhen Ge, Siwei Guo, Yuting Zhou, Tao Wang, Shixiang Zong

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDate Palm Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHost (biology)Distribution (mathematics)BiologyClimate changeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coconut hispine beetle Brontispa longissima Gestro (Coleoptera: Chrysomelidae) is one of the most serious pests of the coconut palm, Cocos nucifera L. (Arecales: Arecaceae) and other palms. The invasion of B. longissima causes major economic and ecological losses worldwide. In this study, the impacts of climate change on the risk of spread were evaluated. CLIMEX was used to project its global potential distribution based on historical climate data (1987-2016) and simulated future climate data (2071-2100). RESULTS: The distribution of B. longissima included each continent under historical and future climate conditions. However, climate suitability was predicted to decrease in most tropical and subtropical regions under a climate change scenario. Temperature was a more important determinant of the climatic suitability of the pest than relative humidity or precipitation. The availability of host plants (Arecaceae) only had a slight impact on climate suitability in some regions. CONCLUSION: The projected potential distribution of B. longissima will help to determine the impacts of climate change and will provide supportive information for the development of management strategies to reduce future economic and ecological losses. © 2019 Society of Chemical Industry.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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