Tree size and growth history predict breeding densities of Douglas-fir beetles in fallen trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For bark beetles (Coleoptera: Scolytidae) breeding in fallen trees, the tree characteristics that are associated with higher breeding densities are poorly known. The breeding densities of Douglas-fir beetles,Dendroctonus pseudotsugaeHopkins, in freshly felled Douglas-fir,Pseudotsugae menziesii(Mirb.) Franco, were examined with respect to tree diameter, phloem thickness, and several measures of tree growth rate over the past year to 10 years prior to tree death. Trees were felled in 8 decks of 3–12 trees to provide a range of tree qualities in a given location. Stepwise regression revealed that of the tree characteristics measured, only diameter was needed to explain the density of beetle attacks on trees within decks. Because diameter, phloem thickness, and growth-increment measures were all highly correlated, attack density also increased with phloem thickness and growth rate prior to felling when these measures were analyzed individually. The apparent preference for larger trees with thicker phloem is consistent with published results for live trees, but the positive effect of tree growth rate prior to death is contrary to results for beetles attacking live trees. Thus, assessments of stand susceptibility to bark beetles based on tree growth rate may differ depending on whether beetles are initially breeding in live or dead trees.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».