The impact of climate change on tri-trophic interactions and crop production
Notice bibliographique
Résumé
A major goal in agroecology is to sustainably maximize crop yield while minimizing pest damage. One way to accomplish this is utilizing the highly coevolved tritrophic interactions between crops, pests, and the natural enemies of those pests. With anthropogenic changes to global climate; however, there is an increased potential to alter these interactions. We investigated the effect of increasing carbon dioxide and temperature on crop yield of a common agricultural ecosystem: the cabbage species Brassica oleracea, specialized cabbage aphid Brevicoryne brassicae, and parasitic natural enemy Diaeretiella rapae. To evaluate crop yield under varying carbon dioxide and temperature conditions, an agent-based model was created using Netlogo. Percent crop loss, maximum pest population, and rate of parasitism were analyzed under three different temperature and carbon dioxide conditions: preindustrial, current, and 2050 projected. Crop loss was most significant at projected 2050 temperature and CO2 conditions, with an 18.71 ± 6.86% increase in crop loss compared to preindustrial times, and a 10.63 ± 7.73% increase compared to current conditions. Brevicoryne brassicae population sizes steadily increased from preindustrial times, while the rate of parasitism (proportion of Brevicoryne brassicae parasitized per day) remained constant under all three climate conditions. Our model predicts anthropogenic climate change will exacerbate crop loss over time, likely due to projected pest population increases, unless mitigative measures are implemented. Keywords: climate change, carbon dioxide, temperature, tri-trophic, agroecosystem, crop yield, biological control, pest management
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».