Predicting the potential distribution of the invasive weed Mikania micrantha and its biological control agent Puccinia spegazzinii under climate change scenarios in China
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Notice bibliographique
Résumé
Research on the potential distribution of invasive plants and their biological control agents under climate change is critical for informing strategies in invasive species management. The rust fungus Puccinia spegazzinii shows significant potential as a biological control agent for the invasive weed Mikania micrantha . The MaxEnt (Maximum Entropy) model was used to simulate the distribution of M. micrantha and P. spegazzinii under current and future climate scenarios. The models achieved excellent prediction performance, with M. micrantha and P. spegazzinii having area under the curve values of 0.921 and 0.978 respectively, and true skill statistics values of 0.886 and 0.902 respectively. Precipitation is the primary factor influencing the distributions of M. micrantha , while P. spegazzinii is determined by both temperature and precipitation. The suitable areas for the two species are concentrated in southern China, with M. micrantha exhibiting broader adaptability compared to P. spegazzinii . Under future climate scenarios, the suitable areas for M. micrantha in China will expand northward, with a maximum projected growth rate of 84.6 % in the 2070 s, whereas P. spegazzinii exhibits a contracting trend (with a projected reduction of 40.8 % in the 2050 s). Under the current climate scenario, the overlapping suitable areas between the two species account for 25.2 % of the total suitable area for M. micrantha and 100 % of that for P. spegazzinii and both remain relatively stable under future climate scenarios. This work can provide guidance for the application of biological control, and serves as a valuable reference for developing early warning and management response strategies for invasive species in China.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle