Predicting distribution overlaps between <i>Dendroctonus adjunctus</i> Blandford 1897 and six <i>Pinus</i> species in Mexico under global climate change
Notice bibliographique
Résumé
Species that coexist nowadays will not necessarily match their distributions in the future due to different climate suitability. The aim of this study was to identify potential distribution areas where the bark beetle Dendroctonus adjunctus and six of its host tree species overlap under different climate change scenarios. Potential distribution maps were built with species presence data using the MaxLike R library. For each projection, we used WorldClim bioclimatic variables, current and future (2050, 2070) condition climate data, two greenhouse gas concentration scenarios (RCP 4.5, RCP 8.5), and three general circulation models. The results show that the projected current potential distribution area of the bark beetle extends over 216 000 km2. This potential distribution range spans across 28 of the 32 Mexican states, eight of which have not yet reported the insect's presence. Of the 72 overlapping maps that we made, the largest covers more than 118 000 km2 for Pinus duranguensis, while all future projections show a reduction in spatial coincidence. Given future climatic scenarios, D. adjunctus will probably reach higher altitudinal sites. The information contained in this study can be used to identify areas to prioritize monitoring, management, plant sanitation treatment, and reforestation strategies in Mexican pine forests.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».