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Enregistrement W4408919450 · doi:10.1016/j.biocontrol.2025.105754

Predicting the potential distribution of the invasive weed Mikania micrantha and its biological control agent Puccinia spegazzinii under climate change scenarios in China

2025· article· en· W4408919450 sur OpenAlexaff
Wei Zhang, Qing Huang, Yingzhi Kuang, David R. Cléments, Gaofeng Xu, Fudou Zhang, Shicai Shen, Lun Yin, Michael Day

Notice bibliographique

RevueBiological Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaTen Thousand Talent Plans for Young Top-notch Talents of Yunnan ProvinceNational Office for Philosophy and Social SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMikania micranthaBiologyWeedBiological pest controlInvasive speciesWeed controlChinaPucciniaAgronomyEcologyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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