Climate change and human footprint increase insect defoliation across central boreal forests of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change is contributing to increased insect infestation globally, leading to pest population growth, expansion of niche and geographic ranges as well as increased outbreak frequencies, resulting in economic losses and reduction in food security. In recent years, spongy moth ( Lymantria dispar dispar ), jack pine budworm ( Choristoneura pinus pinus ), large aspen tortrix ( Choristoneura conflictana ) and spruce budworm ( Choristoneura fumiferana ) caused widespread defoliation across one of Canada’s most forested provinces, Ontario. Observations of such outbreaks have been limited to field sightings around Ontario, with few studies focused on mapping of outbreak occurrence across the province or exploring potential anthropogenic and climatic drivers of infestation. Using random forest probability estimates and satellite data resampled to 1 km spatial resolution from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), we reveal greater expansion of insect defoliation across Ontario between 2018 and 2020 than previously recorded. Much of the geographic expansion of outbreaks was driven by increasing temperature, and the proximity of roads. With ongoing global warming and growing economic development, infestations will not only continue to increase across Ontario but also expand northward due to their responses to accelerated warming at higher latitudes. This expansion presents an important and alarming new challenge for forest conservation and management in Ontario, in particular, and Canada in general.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».