Fire-injured ponderosa pine provide a pulsed resource for bark beetles
Notice bibliographique
Résumé
Bark beetles can cause substantial mortality of trees that would otherwise survive fire injuries. Resin response of fire-injured northern Rocky Mountain ponderosa pine ( Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson) and specific injuries that contribute to increased bark beetle attack susceptibility and brood production are unknown. We monitored ponderosa pine mortality and resin flow and bark beetle colonization and reproduction following a prescribed fire in Idaho and a wildfire in Montana. The level of fire-caused tree injury differed between the two sites, and the level of tree injury most susceptible to bark beetle attack and colonization also differed. Strip-attacked trees alive 3 years post-fire had lower levels of bole and crown injury than trees mass attacked and killed by bark beetles, suggesting that fire-injured trees were less well defended. Brood production of western pine beetle ( Dendroctonus brevicomis LeConte) did not differ between fire-injured and uninjured trees, although mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins) brood production was low in both tree types, potentially due to competition with faster developing bark beetle species that also colonized trees. Despite a large number of live trees remaining at both sites, bark beetle response to fire-injured trees pulsed and receded within 2 years post-fire, potentially due to a limited number of trees that could be easily colonized.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».