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Enregistrement W3099316602 · doi:10.1038/s41598-020-75549-w

Assessing the climate suitability and potential economic impacts of Oak wilt in Canada

2020· article· en· W3099316602 sur OpenAlexaffabout
John Pedlar, Daniel W. McKenney, Emily S. Hope, Sharon E. Reed, Jon Sweeney

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaOntario Forest Research InstituteCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalGeographyClimate changeForest productRange (aeronautics)Resource (disambiguation)Distribution (mathematics)ForestryEnvironmental scienceEcologyForest managementBiologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assess risks posed by oak wilt-a disease caused by the fungal pathogen Bretziella fagacearum. Though not currently found in Canada, our distribution models indicate that suitable climate conditions currently occur in southern Ontario for B. fagacearum and two of its main insect dispersal vectors, Colopterus truncatus and Carpophilus sayi. Climate habitat for these species is projected to expand northward under climate change, with much of the oak range in eastern Canada becoming climatically suitable within the next two decades. Potential costs for the removal and replacement of oak street trees ranged from CDN$266 to $420 million, with variation related to uncertainty in costs, rate of tree replacement, and city-level estimates of oak street tree density. The value of standing oak timber in eastern Canada was estimated at CDN$126 million using provincial stumpage fees and as a CDN$24 million annual contribution to national Gross Domestic Product (GDP) when calculated using a combination of economic and forestry product statistics. These values can help inform the scale of eradication and/or management efforts in the event of future oak wilt introductions.

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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