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Enregistrement W2977273281 · doi:10.3390/f10100860

Climate Change Impacts on the Potential Distribution and Range Shift of Dendroctonus ponderosae (Coleoptera: Scolytidae)

2019· article· en· W2977273281 sur OpenAlexaff
Yuting Zhou, Xuezhen Ge, Zou Ya, Siwei Guo, Tao Wang, Shixiang Zong

Notice bibliographique

RevueForests · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDendroctonusMountain pine beetleClimate changeLatitudeRange (aeronautics)Global warmingEcologyBark beetleDistribution (mathematics)GeographyEnvironmental sciencePhysical geographyBark (sound)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendroctonus ponderosae Hopkins (Coleoptera: Scolytidae) is one of the most important bark beetles in North America and causes considerable economic and ecological losses during outbreaks. The distribution of this pest species is likely to be altered by climate change, which may threaten currently unaffected areas. In this study, we used CLIMEX to project the potential global distribution of D. ponderosae according to both historical climate data (1987–2016) and future climate warming estimates (2021–2100) to evaluate the impact of climate change on this species. Regions with suitable climate for D. ponderosae are distributed in all continents except Antarctica under both historical and future climate conditions, and these are predicted to change continuously with climate change. Overall, climate suitability will increase in middle- and high-latitude regions and decrease in low-latitude regions, and regions most sensitive to climate change are located in the mid-latitude zone. Moreover, the shift directions and ranges of climate-suitable regions under future conditions will differ among continents, and the shift distances in the north–south direction are larger than these in the east–west direction for Africa, Asia, Europe, South America, and Oceania, indicating that shift direction is possibly mainly affected by temperature. These projected distributions may provide theoretical guidance for early-warning intervention and risk assessment.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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