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Enregistrement W4385610983 · doi:10.1038/s41598-023-38910-3

Forecasting Brassica napus production under climate change with a mechanistic species distribution model

2023· article· en· W4385610983 sur OpenAlexaboutno aff
Cláudia Eduarda Borges, Ronnie Von dos Santos Veloso, Crislaine Alves da Conceição, Débora Sampaio Mendes, Nadiezhda YZ Ramirez-Cabral, Farzin Shabani, Mahyat Shafapour Tehrany, Marcela Carlota Nery, Ricardo Siqueira da Silva

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBrassicaDistribution (mathematics)Climate changeEnvironmental scienceProduction (economics)EcologyBiologyAgronomyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brassica napus, a versatile crop with significant socioeconomic importance, serves as a valuable source of nutrition for humans and animals while also being utilized in biodiesel production. The expansion potential of B. napus is profoundly influenced by climatic variations, yet there remains a scarcity of studies investigating the correlation between climatic factors and its distribution. This research employs CLIMEX to identify the current and future ecological niches of B. napus under the RCP 8.5 emission scenario, utilizing the Access 1.0 and CNRM-CM5 models for the time frame of 2040-2059. Additionally, a sensitivity analysis of parameters was conducted to determine the primary climatic factors affecting B. napus distribution and model responsiveness. The simulated outcomes demonstrate a satisfactory alignment with the known current distribution of B. napus, with 98% of occurrence records classified as having medium to high climatic suitability. However, the species displays high sensitivity to thermal parameters, thereby suggesting that temperature increases could trigger shifts in suitable and unsuitable areas for B. napus, impacting regions such as Canada, China, Brazil, and the United States.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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