Climate change-driven shifts in the global distribution of tomato and potato crops and their associated bacterial pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Climate change is increasingly affecting the global distribution and productivity of critical food crops, including Solanum lycopersicum (tomato) and Solanum tuberosum (potato). In particular, bacterial pathogens such as Clavibacter michiganensis and Ralstonia solanacearum are expected to shift their geographic ranges, posing new risks to these crops. This study hypothesizes that under future climate scenarios, the geographic overlap between these crops and their pathogens will increase in certain regions, leading to heightened agricultural risks, especially in areas currently considered safe from these pathogens. Methods To test our hypotheses, the objective was to evaluate the potential impact of climate change on the geographic distribution of two key food crops (tomato and potato) and their bacterial pathogens for the current time and by 2050. This study used four species distribution models (SDMs) to predict current and future habitat suitability for both tomato and potato crops, as well as their associated pathogens, under two shared socioeconomic pathways (SSP4.5 and SSP8.5) and four global circulation models (GCMs). Results The models projected significant poleward shifts in suitable habitats for tomatoes and potatoes, with notable expansions in higher-latitude regions such as Canada, northern Europe, and Russia, and contractions in current major production zones such as the United States (US), Brazil, parts of Africa, and China. For Clavibacter michiganensis, the overlap with tomatoes was substantial, whereas the overlap between potatoes and Ralstonia solanacearum was comparatively smaller. Discussion Our hypothesis was partially supported by the results. While the overall overlap between crop and pathogen habitats remains limited, the risk areas for both pathogens are expected to expand under future climate conditions in regions such as eastern Australia, Japan, Spain, and France. These findings underscore the importance of region-specific agricultural planning and pathogen management strategies to mitigate the risks posed by climate change. Future efforts should focus on vulnerable areas to prevent significant economic losses and ensure food security.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».