Fungi insects and abiotic factors associated with the death of Euphorbia ingens in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Globally, over the last 30 years, there has been an increase in the number of reports of tree mortality related to anthropogenically driven climate change. Changes in climate not only directly affect plant and tree growth but also influence insects and microbes (pests and pathogens) that interact with plants. Increased temperatures have, for example, led to an explosion in mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae) populations resulting in the death of more than 10 million hectares of Pinus contorta in Canada and the United States of America. This review considers the known and predicted impact of anthropogenic climate change on insects and pathogens in forest environments where large scale tree die-offs have been experienced. Most of these reports are from the Northern Hemisphere, but there are also instances in the Southern Hemisphere, including South Africa where tree die-offs are occurring and where climate is believed to play a role. For example, Euphorbia ingens trees in South Africa have been reported to be dying-off in unprecedented numbers. In this case, it has been suggested that opportunistic pests and pathogens, driven by changes in climate, may be contributing to the death of these trees. Climate change associated tree die-offs are not only of concern in the natural forest environment but are also important in planted forests where commercial impacts are relevant. Overall, climate change has become an important issue relating to tree diseases and it must be taken into consideration when investigating the factors involved in unexpected tree die-offs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».