Climatic suitability and invasion risk of the elm zigzag sawfly in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The elm zigzag sawfly, Aproceros leucopoda (Hymenoptera), native to eastern Asia, is among the most concerning potential pests for elm trees ( Ulmus spp.); elms form an important component in many North Temperate forests. This sawfly species invaded Europe in 2003 and spread rapidly across much of that continent. In 2020, it was recorded in North America, and it has since become established in several parts of the eastern United States and Canada. Sawfly infestations can cause severe elm tree defoliation, branch die-back that weakens tree health, and potentially tree mortality. Sawfly invasions have the potential to further exacerbate elm decline, especially in conjunction with other pressures, including Dutch elm disease ( Ophiostoma ulmi ). We used rigorous approaches from distributional ecology to explore climatic suitability for A. leocopoda across North America, considering various sources of uncertainty in the data. We found that, without control, the elm zigzag sawfly could establish populations across eastern Canada, much of the central-eastern and northeastern United States, as well as in the Pacific Northwest. More southern areas of North America were not climatically suitable for this species. Predicted suitable areas for the sawfly overlap broadly with elm distributions, highlighting the need to control this invasion to mitigate potential economic and environmental impacts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».