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Enregistrement W4384661702 · doi:10.1038/s41598-023-36795-w

Climate, host and geography shape insect and fungal communities of trees

2023· article· en· W4384661702 sur OpenAlexfundno aff
Iva Franić, Eric Allan, Simone Prospero, Kalev Adamson, Fabio Attorre, Marie‐Anne Auger‐Rozenberg, Sylvie Augustin, Dimitrios Ν. Avtzis, Wim Baert, Marek Barta, Kenneth Bauters, Amani Bellahirech, P Boroń, Helena Bragança, Tereza Brestovanská, May Bente Brurberg, Treena I. Burgess, Daiva Burokienė, Michelle Cleary, Juan C. Corley, David R. Coyle, György Csóka, Karel Černý, Kateryna Davydenko, Maarten de Groot, Julio Javier Díez, H. Tuğba Doğmuş Lehtijärvi, Rein Drenkhan, Jacqueline Edwards, Mohammed Elsafy, Csaba Béla Eötvös, Roman Falko, Jianting Fan, Nina Feddern, Ágnes Fürjes‐Mikó, Martin M. Goßner, Bartłomiej Grad, Martin Hartmann, Ludmila Havrdová, Miriam Kádasi Horáková, Markéta Hrabětová, Mathias Just Justesen, Magdalena Kacprzyk, Marc Kenis, Natalia Kirichenko, Marta Kovač, Volodymyr Kramarets, Nikola Lacković, Victoria Lantschner, Jelena Lazarević, Marianna Leskiv, Hongmei Li, Corrie Lynne Madsen, Chris Malumphy, Dinka Matošević, Iryna Matsiakh, Tom W. May, Johan Meffert, Duccio Migliorini, Christo Nikolov, Richard O’Hanlon, Funda Oskay, Trudy Paap, Taras Parpan, Barbara Piškur, Hans Peter Ravn, J Richard, Anne Ronse, Alain Roques, Beat Ruffner, Alberto Santini, Karolis Sivickis, Carolina Soliani, Venche Talgø, М. А. Томошевич, Anne Uimari, Michael D. Ulyshen, Anna Maria Vettraino, Caterina Villari, Yongjun Wang, Johanna Witzell, Milica Zlatković, René Eschen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research, Development and Innovation OfficeBundesamt für UmweltForeign, Commonwealth and Development OfficeRussian Science FoundationAustralian Centre for International Agricultural ResearchAgentúra na Podporu Výskumu a VývojaMinistry of Agriculture of the People's Republic of ChinaJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSUniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w KrakowieHungarian Scientific Research FundDepartment of Forestry, Fisheries and the EnvironmentEesti TeadusagentuurEidgenössische Technische Hochschule ZürichSiberian Branch, Russian Academy of SciencesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMcGill UniversityGénome QuébecDepartment of Agriculture, Environment and Rural Affairs, UK GovernmentInstituto Nacional de investigação Agrária e VeterináriaAgriculture and Agri-Food CanadaNational Science Foundation
Mots-clésHost (biology)InsectEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-native pests, climate change, and their interactions are likely to alter relationships between trees and tree-associated organisms with consequences for forest health. To understand and predict such changes, factors structuring tree-associated communities need to be determined. Here, we analysed the data consisting of records of insects and fungi collected from dormant twigs from 155 tree species at 51 botanical gardens or arboreta in 32 countries. Generalized dissimilarity models revealed similar relative importance of studied climatic, host-related and geographic factors on differences in tree-associated communities. Mean annual temperature, phylogenetic distance between hosts and geographic distance between locations were the major drivers of dissimilarities. The increasing importance of high temperatures on differences in studied communities indicate that climate change could affect tree-associated organisms directly and indirectly through host range shifts. Insect and fungal communities were more similar between closely related vs. distant hosts suggesting that host range shifts may facilitate the emergence of new pests. Moreover, dissimilarities among tree-associated communities increased with geographic distance indicating that human-mediated transport may serve as a pathway of the introductions of new pests. The results of this study highlight the need to limit the establishment of tree pests and increase the resilience of forest ecosystems to changes in climate.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,512

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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