Assessing the impact of climate changes on the distribution of two corn diseases: corn stunt and corn reddening
Notice bibliographique
Résumé
Corn stunt (CS) and corn reddening (CR) are considered the main phytosanitary problems of corn crops in the Neotropical region, caused by Spiroplasma kunkelii and Candidatus Phytoplasma ssp., respectively. Models that evaluate the potential geographic distribution of CS and CR are important to know which regions and areas are suitable for formulating appropriate policies and preventive measures. This study aimed to identify highly suitable areas and assess the impact of climate change on the distribution of CS and CR. To do this, we developed two spatial distribution models for CS and CR. We found 193 points of occurrence for CS and 158 points for CR. Considering its biology and ecology, we used R-based analysis version 4.4.0 ‘Puppy Cup’ to predict potential global distribution of CS and CR using bioclimatic variables. We found that the most critical abiotic variables driving the global distribution of CS were: mean diurnal range, maximum temperature of the warmest month, and temperature seasonality. For the global distribution of CR, the most important variables were: isothermality, mean diurnal range, precipitation of the warmest quarter, and precipitation of the driest quarter. With regard to the validation of the forecast (2041–2060), the SSP2–4.5 models showed greater adaptability in the world’s main corn-producing countries: the United States, China and Brazil. On the other hand, for SSP5–8.5, Maxent predicted that suitable CS and CR habitat will decrease by 2060 in the United States, China and Brazil. These countries showed a significant reduction in the occurrence of CS and CR. Our modelling results will provide helpful information to determine the spatial distribution of CS and CR and outline implications for monitoring through the risks of these diseases based on climatic conditions worldwide, especially in SSP2–4.5 senarios.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».