Combined Effects of Climate and Pests on Fig (Ficus carica L.) Yield in a Mediterranean Region: Implications for Sustainable Agricultural Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Fig cultivation has long been an agricultural tradition in the Mediterranean region, providing economic and social benefits to local communities. Understanding fig tree yield response to the rapid invasions of fig pests and shifts in climatic conditions is essential for developing appropriate sustainable agricultural strategies. In this context, we investigate whether rapid changes in climate and pest invasions have had a combined effect on fig (Ficus carica L.) tree yield. We used data collected over 10 years in Bejaïa province, Algeria, and conducted a regression analysis to investigate the relationship between fig tree yield and two key factors. Results revealed a significant warming trend (0.057 °C yr−1), and a decrease in precipitation (−27.1 mm yr−1), in the region. Multiple pests, including pathogenic fungi (Diaporthe cinerascens, Fusarium spp.) and ravaging bark beetles (Hypocryphalus scabricollis), have spread in the region. Fig tree yield declined by 25% during the study period and was affected by both factors. Our findings provide valuable insights that can aid farmers and practitioners in mitigating risks that arise from the combined effects of climate change and pest invasions, thereby promoting sustainable farming practices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».