Climate change and human footprint increase insect defoliation across central boreal forests of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic climate change is contributing to increased insect infestation globally, leading to pest population growth, expansion of niche and geographic range as well as increased outbreak frequencies, resulting in economic losses and reduction in food security. In recent years, spongy moth (Lymantria dispar dispar), jack pine budworm (Choristoneura pinus pinus), large aspen tortrix (Choristoneura conflictana) and spruce budworm (Choristoneura fumiferana) caused widespread defoliation across one of Canada’s most forested provinces, Ontario. Such outbreaks have been limited to field sightings around Ontario, with relatively few studies exploring potential anthropic and climate drivers of infestation. Using random forest probability estimates and satellite data downscaled to 1km spatial resolution from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), we reveal considerable expansion of insect defoliation across Ontario between 2018 and 2020 than previously recorded. High probability of infestation grew by 1300% from 2018 to 2020, an area expansion of ~40,000 km2 in the northwest and southern parts of the province. Much of the geographic expansion of outbreaks was driven by increasing temperature, and for the first time, linked to the proximity to roads. This expansion presents an important and alarming new challenge for forest conservation and management in Ontario, in particular, and Canada in general.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».