Insect pest complexes associated with wheat and canola crops in the Canadian Prairies Ecozone: pest risk in response to variable climates using bioclimatic models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wheat, Triticum aestivum Linnaeus (Poaceae), and canola, Brassica napus Linnaeus (Brassicaceae), yield is at risk from insects, weeds, and pathogens. Insects must adapt to both seasonal and annual weather patterns and are known to respond to climate with changes in their distribution and relative abundance. Subsequently, risk to crop production also changes. Models that account for multiple species can serve to assess risk and address those risks proactively by monitoring, detecting, and managing insect pests. Bioclimatic models, developed individually for nine insect pests, were used to create a model to estimate risk to canola and wheat crops associated with the activity of multiple pest species. Once developed, the multiple-species model was used to analyse how crop risk responds to variation in temperature and precipitation across the prairies. For this analysis, we compared insect response and subsequent risk (a measure of the number of co-occurring pest species) to canola and wheat in current climate conditions and six incremental scenarios (warmer, cooler, drier, wetter, cooler and wetter, and warmer and drier). Results of the multiple-species model predict how pest complexes respond to climate conditions. The model will help increase risk awareness associated with insect pests.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».