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Enregistrement W4360603204 · doi:10.1016/j.foreco.2023.120847

The increasing threat to European forests from the invasive foliar pine pathogen, Lecanosticta acicola

2023· article· en· W4360603204 sur OpenAlexfundno aff
Katherine Tubby, Katarína Adamčíková, Kalev Adamson, Mitsuteru Akiba, Irene Barnes, P Boroń, Helena Bragança, Timur S. Bulgakov, N. Burgdorf, Paolo Capretti, T. L. Cech, Michelle Cleary, Kateryna Davydenko, Rein Drenkhan, Margarita Elvira‐Recuenco, Rasmus Enderle, J. F. Gardner, Маргарита Георгиева, Luisa Ghelardini, Claude Husson, Eugenia Iturritxa, Svetlana Markovskaja, Nebai Mesanza, ̧Nikica Ogris, Funda Oskay, Barbara Piškur, Valentin Queloz, Kristina Raitelaitytė, Rosa Raposo, M. Soukainen, L. Strasser, Petr Vahalík, Marili Vester, Martin Mullett

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatureRegione ToscanaMinistry of Rural AffairsBundesamt für UmweltVetenskapsrådetJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSSvenska Forskningsrådet FormasRussian Academy of SciencesUniversità degli Studi di FirenzeEesti TeadusfondiEuropean Commission
Mots-clésRange (aeronautics)GeographyEcologyThreatened speciesInvasive speciesClimate changeBiologyAgroforestryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

European forests are threatened by increasing numbers of invasive pests and pathogens. Over the past century, Lecanosticta acicola, a foliar pathogen predominantly of Pinus spp., has expanded its range globally, and is increasing in impact. Lecanosticta acicola causes brown spot needle blight, resulting in premature defoliation, reduced growth, and mortality in some hosts. Originating from southern regions of North American, it devastated forests in the USA’s southern states in the early twentieth century, and in 1942 was discovered in Spain. Derived from Euphresco project ‘Brownspotrisk,’ this study aimed to establish the current distribution of Lecanosticta species, and assess the risks of L. acicola to European forests. Pathogen reports from the literature, and new/ unpublished survey data were combined into an open-access geo-database (http://www.portalofforestpathology.com), and used to visualise the pathogen’s range, infer its climatic tolerance, and update its host range. Lecanosticta species have now been recorded in 44 countries, mostly in the northern hemisphere. The type species, L. acicola, has increased its range in recent years, and is present in 24 out of the 26 European countries where data were available. Other species of Lecanosticta are largely restricted to Mexico and Central America, and recently Colombia. The geo-database records demonstrate that L. acicola tolerates a wide range of climates across the northern hemisphere, and indicate its potential to colonise Pinus spp. forests across large swathes of the Europe. Preliminary analyses suggest L. acicola could affect 62% of global Pinus species area by the end of this century, under climate change predictions. Although its host range appears slightly narrower than the similar Dothistroma species, Lecanosticta species were recorded on 70 host taxa, mostly Pinus spp., but including, Cedrus and Picea spp. Twenty-three, including species of critical ecological, environmental and economic significance in Europe, are highly susceptible to L. acicola, suffering heavy defoliation and sometimes mortality. Variation in apparent susceptibility between reports could reflect variation between regions in the hosts’ genetic make-up, but could also reflect the significant variation in L. acicola populations and lineages found across Europe. This study served to highlight significant gaps in our understanding of the pathogen’s behaviour. Lecanosticta acicola has recently been downgraded from an A1 quarantine pest to a regulated non quarantine pathogen, and is now widely distributed across Europe. With a need to consider disease management, this study also explored global BSNB strategies, and used Case Studies to summarise the tactics employed to date in Europe.

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 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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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