Bark stripping of <i>Pinus contorta</i> caused by moose and deer: wounding patterns, discoloration of wood, and associated fungi
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the extent of bark stripping wounds, subsequent wood discoloration, and associated fungi in 30-year-old Pinus contorta Douglas ex Loudon stems damaged by large game. In total, 90 trees were evaluated, and 170 bark stripping wounds of different ages (1–20 years) were measured. From each wound, wood samples were collected for subsequent fungal isolation. Thirty trees were cut to evaluate the length of the discoloration column. Of 170 injuries, 16 of them represented closed scars and 154 of them represented open wounds that exposed 4–4355 cm 2 of sapwood. The wound length had a strong impact on the length of decay (r = 0.716); however, the spread of discoloration beyond the wound margin was limited (0–20 cm). The most commonly isolated fungus was Sarea difformis (Fr.) Fr. and, among the Basidiomycetes, Peniophora pini (Schleich.) Boidin. The results suggest that when planning to grow P. contorta in areas of Europe, the population size of large game animals needs to be considered, in view of potential risk of bark stripping damage.
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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 | 0,000 |
| 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 ».