The impact of treatment on mountain pine beetle infestation rates
Notice bibliographique
Résumé
The spatial extent of the current mountain pine beetle epidemic in western Canada has highlighted the need to understand the efficacy of treatment strategies. We investigate the effect of five direct-control treatments applied in central British Columbia during a mountain pine beetle epidemic. Using point data from GPS helicopter surveys and kernel density estimators, efficacy was explored through comparisons of infestation intensities at treated locations to randomly selected untreated sites. Small patch and block harvesting treatments showed the clearest signs of reducing infestation intensity; the effects of the fell and burn, monosodium methanearsonate, and pheromone-baited tree treatments were less clear. Through this work, five management guidelines were developed: (1) aggressive treatments can be effective when beetle populations are moderate, although still epidemic; (2) single-tree treatments are only effective when infestation intensities are low or moderate in both the treatment area and surrounding regions; (3) singletree treatments are the most effective when treatments are intensively applied; (4) overall, the more infested trees removed during treatment, the greater the reduction in infestation intensity; and (5) when it is possible to reduce the infestation levels to 2.5 or fewer infested trees per hectare, treatments can be effectively applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».