Predicting Mango Sudden Decline Due to Ceratocystis fimbriata Under a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
Mango fruit trees are an important fruit crop due to their high value. Mango sudden decline (MSD) is a major disease that threatens mango trees in Oman and worldwide. The objective of this study was to identify those areas in northern Oman in which Ceratocystis fimbriata (a plant fungal pathogen causing MSD) may establish itself under various climate change scenarios. The MaxEnt model used in this study was based on data for the period 1970-2000 and then projected to future climate periods. This study modeled the future distribution of C. fimbriata for 2021–2040, 2041–2060, 2061–2080, and 2081–2100 climatic scenarios. Fifteen affected locations and seven bioclimatic variables were investigated in this study. The model showed values between 0.896 and 0.913 (habitat suitability) which represented a good model outcome. The jackknife test showed that the mean diurnal range in temperature, precipitation of the driest month, and elevation contributed to C. fimbriata distribution. From 2021 through 2040, a total area of 1,889 km2 was found to be highly suitable for C. fimbriata in Northern Oman. Compared with the 2021–2040 period, the poorly suitable area would increase in both 2041–2060 and 2081–2100 periods. The moderately suitable regions for C. fimbriata would decrease under all scenarios investigated. However, the total area of the suitable areas, with all scenarios, would increase, except during the 2041-2060 period. This research offers a tool to better manage and prevent the possible Ceratocystis blight (C. fimbriata) and bark beetle (Hypocryphalus mangiferae) invasions under future projected climatic scenarios. Keywords: Mango sudden decline (MSD), “Ceratocystis fimbriata”, bioclimatic variables, climate change, Sultanate of Oman, Maxent.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».