Initial tree mortality and insect and pathogen response to fire and thinning restoration treatments in an old-growth mixed-conifer forest of the Sierra Nevada, California
Notice bibliographique
Résumé
Fire and thinning restoration treatments in fire-suppressed forests often damage or stress leave trees, altering pathogen and insect affects. We compared types of insect- and pathogen-mediated mortality on mixed-conifer trees 3 years after treatment. The number of bark beetle attacked trees was greater in burn treatments compared with no-burn treatments, and in some cases, larger pine trees were preferentially attacked. Restoration treatments are not expected to change the trajectory of spread and intensification of dwarf mistletoe. Thinning treatments may have provided a sanitation effect in which large leave trees have lower levels of dwarf mistletoe. Although thinning treatments are known to exacerbate root disease, <12% of cut stumps were infected with root pathogens ( Armillaria gallica and Heterobasidion annosum ). Treatments increased Ribes (alternate host for white pine blister rust) frequency and abundance, which may have very localized impacts on white pine blister rust dynamics. In some instances, fire, insects, and pathogens appear to conflict with forest restoration goals by reducing the percentage of pine and producing proportionally higher rates of tree mortality in large-diameter size classes. To better understand the long-term effects of restoration treatments on pathogens and insects, continued monitoring over the course of varying climatic conditions will be needed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».