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Enregistrement W3156820197 · doi:10.1093/jisesa/ieab024

Projecting the Global Potential Distribution of <i>Cydia pomonella</i> (Lepidoptera: Tortricidae) Under Historical and RCP4.5 Climate Scenarios

2021· article· en· W3156820197 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Insect Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésTortricidaeCodling mothMalusBiologyLepidoptera genitaliaPEST analysisClimate changePomePEAREcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The codling moth Cydia pomonella (L.) (Lepidoptera: Tortricidae) is a destructive pest of apple (Malus domestica (Rosales: Rosaceae)), pear (Pyrus spp. (Rosales: Rosaceae)), and other pome tree fruits; outbreaks cause significant ecological and economic losses. In this study, we used CLIMEX model to predict and evaluate the global risk of C. pomonella based on historical climate data (1989-2018) and simulated future climate data (2071-2100) under the RCP4.5 scenarios. Cydia pomonella exhibited a wide distribution under both historical and future climate conditions. Climate change is predicted to expand the northern boundary of the potential distribution from approximately 60°N to 75°N. Temperature was the most dominant factor in climatic suitability for the pest. Combinations of multiple meteorological factors (relative humidity and precipitation) associated with a failure to break diapause in certain regions also affect suitability, particularly in northern South America and central Africa. Irrigation only had a slight impact on species favorability in some areas. The projections established in our study present insight into the global potential suitability of C. pomonella under climate change scenarios by the end of the 21st century. Farmers should be aware of the risk associated with the pest based on the results, which would provide guidance for quarantine agencies and trade negotiators worldwide.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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