Climate, Host Abundance and Spread: Unravelling the Drivers of Forest Pest Distributions in North America
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Forest pathogens, insect pests and parasitic plants are among the most important disturbance agents in forested ecosystems. Understanding where pests occur and where they might occur in the future will be important for understanding their impacts on host trees, and planning for future pest outbreaks. Location North America. Taxon Insect pests, pathogens and parasitic plants of forest trees. Methods Here, we develop and implement a framework to predict the contemporary distributions of 26 pest species that accounts for climate, host abundance and, for non‐native species, their spread on the landscape. Results We show that pest distributions can be predicted primarily by climatic variables. The abundance of individual host trees had only minor explanatory power, but the summed total of host abundance frequently had greater importance—suggesting forest composition and the relative frequency of hosts and non‐hosts place strong limits on pest distributions. Non‐native pests were strongly impacted by the distance from their original discovery location in North America, which tended to interact with climate variables—suggesting most non‐native pests are not yet at equilibrium with their potential climatic ranges in North America. Main Conclusions This work helps to clarify the generalised controls on pest distributions and provide a framework for predicting pest distributions in future climates.
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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) | 0,000 | 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 ».