Beyond the present: How climate change is relevant to pest risk analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is widely recognized as a critical global challenge with far‐reaching consequences. It affects pest species by altering their population dynamics, actual and potential distribution areas, as well as interactions with their hosts and natural enemies. Climate change thus has potentially important implications for multiple areas of the pest risk analysis (PRA) process. The importance of including climate change in PRA may vary depending on the climatic context of the PRA area in relation to the speed of climate change. If climatic changes within the time horizon of interest are minimal, their potential impact on pest risk is reduced accordingly. For PRAs in a changing climate, we need to be concerned with how future climates could alter our assessment of the risks currently posed by each pest species. While climate can influence the distribution and abundance of pests and hosts alike, its significance will vary depending on the situation. The inclusion of climate change within a PRA also presents challenges. The dynamic nature of climate change, with its complex interactions and uncertainties, can make it difficult to predict and assess the future risks posed by pests accurately. Uncertainties related to future predictions may be much greater than the potential effects associated with climate change and species’ responses to it. This paper outlines examples of the effects of climate change on hosts and different groups of pests, including invertebrates, pathogens, weeds and vector species. The aim is to review the opportunities and challenges of incorporating climate change into PRA, offering insights for a variety of stakeholders including policymakers on this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».