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Enregistrement W1979374577 · doi:10.1046/j.1439-0418.2000.00440.x

Assessment of site characteristics as predictors of the vulnerability of Norway spruce (<i>Picea abies</i> Karst.) stands to attack by <i>Ips typographus</i> L. (Col., Scolytidae)

2000· article· en· W1979374577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Entomology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPicea abiesKarstBark beetleForestryVulnerability (computing)EcologyBark (sound)ForesterNational parkBiologyRegression analysisAltitude (triangle)Physical geographyStatisticsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensity of bark beetle Ips typographus L. (Col., Scolytidae) attack on Norway spruce ( Picea abies Karst.) is known to vary greatly among stands. In a control strategy approach, previous studies investigated the relationships between the variability in intensity of I. typographus attack and site characteristics such as stand age and altitude, mean tree circumference, growth rate and nearest‐neighbour distance, soil moisture, pH in H 2 O and KCl, and soil contents of C, N, K, P, Mg, Ca, Fe, Cu, Zn and Mn. The data analysis method used in these studies was mainly the multiple linear regression, with the mean number of attacks per spruce tree in a stand as variable to explain. Previous results showed that the expected vulnerability of a Norway spruce stand to attack by I. typographus can be estimated on the basis of simple information of easy access to the forester, when the data on the stand in question is used with others for fitting the regression model. Prediction of the vulnerability of a stand, without including its data in the fitting of the model, was shown to be more approximate. Therefore, the objectives of this study were: (1) to improve the performance of models predicting the vulnerability of Norway spruce stands to attack by I. typographus , based on site characteristics; (2) to assess the stability of such predictive models when these are built using a moderate number of stands; and (3) to incorporate the resulting information in a global approach to control and prevention. Published data were re‐analysed for these purposes. A jackknifed multiple linear regression procedure, in which each stand in turn is discarded when fitting the model (jackknife replication), is presented. A great variability in the models fitted, depending on the stand discarded, is observed. For instance, the number of explanatory variables retained ranges from one (i.e. soil P content, for five jackknife replications) to 10 (for one jackknife replication), for R 2 ‐values ranging from 0.5 to 1.0 and for one influential stand (i.e. the same stand characterized by an atypically low number of insect attacks compared to other stands with similar soil P content) against many influential stands. Differences between the model finally selected here using the revisited data and the models proposed earlier are discussed. A path analysis diagram is proposed for a more comprehensive modelling of Norway spruce stand vulnerability to I. typographus attack, based on site characteristics.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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