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Enregistrement W4407879160 · doi:10.1139/cjps-2024-0177

Bioclimatic analysis of cabbage seedpod weevil, <i>Ceutorhyncus obstrictus</i> (Marsham) (Coleoptera: Curculionidae) and canola, <i>Brassica napus</i> Linnaeus (Brassicaceae) responses to climate

2025· article· en· W4407879160 sur OpenAlexaffvenueabout
R.M. Weiss, Tim Haye, O. Olfert, Shelley Barkley, John Gavloski, James A. Tansey, Jennifer Otani, Meghan A. Vankosky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensSaskatchewan Ministry of AgricultureAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaCurculionidaeWeevilBrassicaBrassicaceaeBiologyAgronomyBotanyGlucosinolate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cabbage seedpod weevil (CSW), Ceutorhynchus obstrictus (Marsham) (Coleoptera: Curculionidae) is an important pest of brassicaceous crops, including canola ( Brassica napus Linnaeus). CSW consumes seeds of its host from inside the developing pods. It was introduced to North America from Europe and now occurs throughout the United States of America and Canada. Climate is one of the most important factors that determines species distribution and abundance. CLIMEX is a bioclimate model development application. Based on climate inputs, bioclimatic simulation models are tools that predict the potential geographic distribution and abundance of insects and plants. This study updated a previous bioclimatic model for CSW and presents a new model for canola. Validated models were used to conduct bioclimatic analysis of both species, the results of which provide a better understanding of how climate affects spatial distribution and abundance of CSW and the distribution and yield of canola. Application of incremental temperature and moisture scenarios were used to predict the spatial relationship of CSW risk and canola yield. We anticipate that the canola model will be applied to future bioclimatic studies of pests and beneficial insects of canola. Both the CSW and canola model can be used in climate change studies using datasets for predicted future climates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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