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Enregistrement W4362522856 · doi:10.1002/ps.7490

Niche shifts and range expansions after invasions of two major pests: the Asian longhorned beetle and the citrus longhorned beetle

2023· article· en· W4362522856 sur OpenAlexaff
Yuting Zhou, Jing Tao, Jinglin Yang, Shixiang Zong, Xuezhen Ge

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNicheRange (aeronautics)BiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, the quarantine forestry pests the Asian longhorned beetle (ALB) Anoplophora glabripennis and the citrus longhorned beetle (CLB) Anoplophora chinensis have spread across the Northern Hemisphere, triggering concern about their potential distribution. However, little is known about the niche shifts of the pests during the invasion, making it difficult to assess their potential ranges. We thus employed two distinct approaches (i.e., ordination-based and reciprocal model-based) to compare the native and invaded niches of ALB and CLB after their spread to new continents based on global occurrence records. We further constructed models with pooled occurrences from both the native and invaded ranges to analyze the effects of occurrence partitioning on predicted ranges. RESULTS: We detected expansions in the invaded niches of both pests, indicating that the niches shifted to varying extents after the invasion. Large shares of the native niches of ALB and CLB remained unfilled, revealing the potential for further invasion in new regions. The models calibrated with pooled occurrences clearly underestimated the potential ranges in invaded regions compared with the projections based on partitioned models considering native and invaded areas separately. CONCLUSIONS: These results emphasize the importance of elucidating the niche dynamics of invasive species for obtaining accurately predicted ranges, which may help identify risk areas masked by the assumption of niche conservatism. Furthermore, prevention and quarantine measures for ALB and CLB are clearly needed to avoid future serious damage to forest ecosystems. © 2023 Society of Chemical Industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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