Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 5
Prediction of the Potential Distribution of Drosophila suzukii on Madeira Island Using the Maximum Entropy Modeling
2023
Dergi:  
Agriculture
Yazar:  
Özet:

: Drosophila suzukii is one of the main pests that attack soft-skinned fruits and cause significant economic damage worldwide. Madeira Island (Portugal) is already affected by this pest. The present work aimed to investigate the potential distribution of D. suzukii on Madeira Island to better understand the limits of its geographical distribution on the island using the Maximum Entropy modeling (MaxEnt). The resultant model provided by MaxEnt was rated as regular discrimination with the area under the curve (AUC, 0.7–0.8). Upon scrutinizing the environmental variables with the greatest impact on the distribution of D. suzukii, altitude emerged as the dominant contributor, with the highest percentage (71.2%). Additionally, elevations ranging from 0 to 500 m were identified as appropriate for the species distribution. With the results of the model, it becomes possible to understand/predict which locations will be most suitable for the establishment of the analyzed pest and could be further applied not only for D. suzukii but also for other species that hold the potential for substantial economic losses in this insular region.

Anahtar Kelimeler:

0
2023
Dergi:  
Agriculture
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Agriculture

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 9.835
Atıf : 6.420
2023 Impact/Etki : 0.04
Agriculture