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Enregistrement W4403197822 · doi:10.1111/1365-2664.14801

Climate change may make pine wilt disease more prevalent

2024· article· en· W4403197822 sur OpenAlexaff
Zou Ya, Xuezhen Ge, Shixiang Zong, Jonathan A. Newman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésWilt diseaseClimate changeEcologyGeographyBiologyAgroforestryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pine wilt disease is one of the most severe and devastating diseases affecting pine forests worldwide, resulting in huge economic losses in many countries. The pinewood nematode (PWN), Bursaphelenchus xylophilus , is the causal agent of pine wilt disease and is obligately vectored by pine sawyer beetles, of the genus Monochamus . For the disease to be present, the habitat must be suitable for the PWN, and include at least one vector species, and at least one host species. To predict its potential distribution, a model must consider all three components. However, no comprehensive study has examined the influence of climatic suitability on the distribution of this “biological complex”. This study addresses this gap by incorporating biotic interactions, specifically involving 13 vectors and 61 host plants, into projections based on the PWN model. We predicted the global potential distribution of pine wilt disease and compared it with the PWN model to highlight the importance of including biotic interactions in species distribution models under climate change. We found that the model revealed an overall trend of increasing suitability scores for both the PWN and pine wilt disease models under future climate scenarios. Furthermore, compared to the PWN model, the biotic model results in an apparent increase in suitability worldwide in the future as the climate will be more suitable to vector and host complexes, suggesting that pine wilt disease could potentially spread to other places via available hosts and vectors. Synthesis and applications . By incorporating biotic interactions, we projected a more accurate suitable area for pine wilt disease, offering valuable insights into regions at high risk for future invasions by the disease and its vectors. This information supports the development of management and early detection strategies in areas of high suitability, helping to mitigate potential economic and ecological losses. Additionally, this study introduces a novel approach for integrating biotic factors into species distribution models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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