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Enregistrement W4413787773 · doi:10.1016/j.geomat.2025.100068

Climate-induced shifts in the spatial distribution of invasive weed Sungrass (Imperata cylindrica) in the Asia-Pacific

2025· article· en· W4413787773 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Redowan, Michael Hewson, Kazi Al Muqtadir Abir, Faria Erfana Hasan, Biplob Dey, Akbar Hossain Kanan

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImperataWeedDistribution (mathematics)GeographyInvasive speciesEnvironmental scienceSpatial distributionAgroforestryAgronomyBiologyEcologyRemote sensingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive alien plant species pose significant threats to biodiversity, ecosystem services, and regional economies. Imperata cylindrica (commonly known as Sungrass or Cogongrass) ranks among the most invasive weeds in the Asia-Pacific region, causing substantial damage to forest and agricultural landscapes. Effective control and monitoring of this species necessitate a thorough understanding of its distribution patterns and the environmental factors influencing its survival and proliferation. Thus, this study investigates the current and future distribution of Sungrass under climate change scenarios using ensemble species distribution modeling. By integrating multiple machine learning algorithms with climatic and topographic variables, this study estimated spatially suitable habitats across the region and assessed how these areas may shift under Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6 and 8.5 for the years 2050 and 2070. The findings indicate Sungrass currently occupies a broad climatic niche, with habitat suitability most strongly influenced by precipitation patterns and elevation. Tropical regions with relatively stable climates were identified as the most favorable. Projections indicate a moderate expansion of suitable habitat by mid-century, with an expected increase of approximately 1.25 % by 2050 and 1.18 % by 2070 under both climate scenarios. Among the models used, Random Forest and Support Vector Machine showed the highest accuracy (∼98 %), supporting the suitability of the ensemble approach. While the models highlight key environmental drivers, the distribution data were predominantly sourced from Bangladesh, which may limit the spatial generalizability of the findings. Nonetheless, this study provides critical spatial understandings to guide early warning, habitat monitoring, and regional invasive species management. The results emphasize the need for proactive, climate-informed strategies to mitigate Sungrass invasion risk under evolving environmental conditions. • Due to climate change, Sungrass habitat in the Asia-Pacific is likely to expand by ∼1.25 % by 2050, then decrease by ∼0.89 % by 2070 under RCP 8.5 scenarios. • Suitability peaks in warm, wet lowlands, shaped by elevation and moderate seasonal precipitation. • Tropical regions in Asia-Pacific are at high-risk zones for future invasion. • Increased forest cover and effective forest management could reduce expansion by ∼0.85 %. • Ensemble models offer robust predictions but require caution in ecologically complex areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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