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Enregistrement W1902639146 · doi:10.1139/x11-076

<i>Armillaria</i> species distribution and site relationships in <i>Pinus</i>- and <i>Tsuga</i>-dominated forests in Massachusetts

2011· article· en· W1902639146 sur OpenAlexvenueno aff
Nicholas J. Brazee, Robert L. Wick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésTsugaArmillariaArmillaria melleaBiologyBotanyWoody plantForestryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this study was to determine the composition of Armillaria species in northeastern North American Pinus - and Tsuga -dominated forests. This was accomplished by sampling 32 plots at eight sites within pitch pine ( Pinus rigida Mill.), eastern white pine ( Pinus strobus L.), eastern white pine – mixed oak, and eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carr.) forests. In total, 320 isolates were collected from 19 host tree species, with 207 of 320 (65%) of all isolations coming from Pinus and Tsuga. Armillaria solidipes Peck was the most abundant species, making up 188 of 320 (59%) of all isolations, which included 39 isolations from hardwoods. Meanwhile, Armillaria mellea (Vahl) P. Kumm. was collected a total of 27 times from eastern white and pitch pine. These two Armillaria species co-occurred at five of the eight sites sampled. Chi-square analyses showed that incidence of Armillaria species were significantly different by forest type. Pitch pine forests had a higher incidence of A. solidipes (p < 0.001), eastern white pine forests had a higher incidence of A. mellea (p = 0.001), and eastern hemlock forests had a higher incidence of Armillaria gallica Marxm. & Romagn. (p = 0.002) compared with expected values. The distribution of A. solidipes varied significantly by soil drainage and soil type, with a higher incidence on excessively drained (p < 0.001) and loamy sand (p < 0.001) soils.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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