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Enregistrement W4413723455 · doi:10.1101/2025.08.21.671666

Climatic suitability and invasion risk of the elm zigzag sawfly in North America

2025· preprint· en· W4413723455 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Nuñez‐Penichet, Zenia Ruiz-Utrilla, Daniel Rojas-Ariza, Weverton Carlos Ferreira Trindade, Joanna L. Corimanya, Andres Herrera, Kier Mitchel E. Pitogo, A. Townsend Peterson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSawflyZigzagEcologyGeographyBiologyHymenopteraArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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