Spatial analysis of the risk of major forest diseases in Monterey pine plantations
Notice bibliographique
Résumé
Diplodia pinea (causing diplodia blight), Fusarium circinatum (causing pitch canker), and Mycosphaerella spp. (causing needle blight) are examples of major fungal agents that damage Pinus spp. These diseases have a major negative impact on commercial plantation production, in addition to the risk of being introduced to native forest ecosystems. This study aimed to model the spatial risk of major forest diseases to Monterey pine plantations in northern Spain, to provide a basis for more focused management strategies. Generalized linear mixed‐effects models were used to identify empirical relationships between environmental variables and disease occurrence. Field surveys and laboratory tests confirmed that D. pinea caused shoot blight in 24% of sampled plantations. Fusarium circinatum and Mycosphaerella spp. were detected in 15 and 71% of analysed plantations, respectively. The results confirmed that disease risk was strongly related to summer precipitation, moderately related to solar radiation, followed by summer temperature and tree age. The predicted probability of disease incidence was >20, 98 and 85% for Mycosphaerella spp., F. circinatum and D. pinea , respectively. The resultant maps from this study may be used to identify high‐risk areas for increased monitoring and awareness of fungal diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».