Effet du changement climatique et de la phénologie de l’arbre hôte sur l’étendue spatiale des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l’épinette : une approche à base d’agents
Notice bibliographique
Résumé
Le changement climatique continue d'affecter la dynamique des paysages forestiers à grande échelle. Cependant, il demeure incertain comment ces changements affecteront les forêts futures et en particulier les épidémies des insectes ravageurs forestiers. Le changement climatique affecte l’émergence des insectes, en perturbant notamment la synchronisation phénologique entre les insectes herbivores et leurs arbres hôtes. De telles perturbations peuvent avoir des conséquences importantes sur le moment de l’émergence, l'étendue et la gravité de l'épidémie. Cette étude vise à comprendre comment le changement climatique pourrait affecter la synchronie phénologique entre la tordeuse des bourgeons de l'épinette (Choristoneura fumiferana), un défoliateur indigène, et ses espèces hôtes (Abies balsamea et Picea mariana) et comment cela pourrait affecter l'étendue des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette dans la région de la Côte-Nord au Québec, Canada. Nous avons exploré les effets de deux facteurs expérimentaux sur l'étendue des épidémies à l'aide d'un modèle de simulation stochastique spatialement explicite à base d’agents (MBA): (1) la température quotidienne représentée selon deux niveaux d'augmentation (+2°C et +4°C) relative à une base de référence 2016 et (2) la variation de la phénologie des arbres hôtes correspondant aux différents niveaux d'incertitude (SD) concernant le moment du débourrement des bourgeons. Nous avons évalué comment ces facteurs ont affecté la variation de l'étendue des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette et la complexité spatiale du patch épidémique sur un horizon de simulation de 20 ans. Nos résultats de simulation indiquent que la synchronisation phénologique arbres hôtes-insectes est fortement affectée par les changements de température, mais de manière non linéaire. Une augmentation de 2°C a permis de réduire l'étendue de l'épidémie en raison de la faible survie des larves, tandis qu'une augmentation de 4°C a entraîné une survie plus élevée des insectes et des épidémies plus importantes. Notre modèle peut aider à prévoir la dynamique future des forêts et faciliter l'élaboration de meilleures stratégies de gestion pour réduire l'effet des épidémies sur les paysages forestiers.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».