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Enregistrement W3031041701 · doi:10.1101/2020.05.25.115311

Assessing the ecological niche and invasion potential of the Asian giant hornet

2020· preprint· en· W3031041701 sur OpenAlexaboutno aff
Gengping Zhu, Javier Gutiérrez Illán, Chris Looney, David W. Crowder

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiological dispersalInvasive speciesHabitatEcologyNicheGeographyIntroduced speciesEcological nichePEST analysisBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Asian giant hornet ( Vespa mandarinia ) is the world’s largest hornet. It is native to East Asia, but was recently detected in British Columbia, Canada, and Washington State, USA. Vespa mandarinia are an invasion concern due to their potential to negatively affect honey bees and act as a human nuisance pest. Here, we assessed effects of bioclimatic variables on V. mandarinia and used ensemble forecasts to predict habitat suitability for this pest globally. We also simulated potential dispersal of V. mandarinia in western North America. We show that V. mandarinia are most likely to invade areas with warm to cool annual mean temperature but high precipitation, and could be particularly problematic in regions with these conditions and high levels of human activity. We identified regions with suitable habitat on all six continents except Antarctica. The realized niche of introduced populations in the USA and Canada was small compared to native populations, implying high potential for invasive spread into new regions. Dispersal simulations showed that without containment, V. mandarinia could rapidly spread into southern Washington and Oregon, USA and northward through British Columbia, Canada. Given its potential negative impacts, and the capacity for spread within northwestern North America and worldwide, strong mitigation efforts are needed to prevent further spread of V. mandarinia .

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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