Potential impact of climate change on Nearctic leafhopper distribution and richness in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change significantly contributes to shifts in the geographical range of pests and diseases. Leafhoppers (Hemiptera: Cicadellidae), known vectors of phytoplasmas pathogens, are linked to the transmission of more than 600 diseases affecting a thousand plant species worldwide. Despite this, the potential effects of climate change on leafhopper vectors of phytoplasmas remain a critical knowledge gap. To address this gap, our study investigated the potential impact of climate change on 14 species of Nearctic leafhoppers previously associated with phytoplasma-related diseases. Using the MaxEnt species distribution algorithm and other ecological niche modeling techniques, we assessed (i) the expected species richness under current climate conditions and four future scenarios and (ii) the environmental niche similarity among these species across these scenarios. Our projections suggest that the eastern region of North America holds the potential for the highest species richness, a trend expected to persist across all future scenarios, gradually expanding eastward. Notably, our findings indicate the increasing suitability of northern Canada for more species. Network analysis further revealed a remarkable similarity in environmental niches among most leafhopper species. Moreover, across the four future scenarios, there is a tendency for an increase in this similarity. Altogether, our study underscores the potential persistent presence of Nearctic leafhoppers in their current habitats while pointing to a shift toward northern North America in future scenarios. These findings have significant implications for sustainable pest management practices, prompting a necessary discussion on strategies to mitigate climate change and pest migration’s impact on agricultural systems.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».