The impact of tree and stand characteristics on spruce beetle (Coleoptera: Scolytidae) induced mortality of white spruce in the Copper River Basin, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
I examined the relationships between individual and stand-level characteristics of white spruce, Picea glauca (Moench) Voss, and the incidence of spruce beetle, Dendroctonus rufipennis Kirby, induced mortality. The study region, in the Kennicott Valley of the Copper River Basin, Alaska, has contained an active spruce beetle epidemic since 1989. I investigated the relationship among the individual traits of host age, size (diameter at breast height, DBH), and growth rate (basal area increment, BAI) and mortality from the spruce beetle. I also examined the effects of stand density, mean DBH, and mean BAI on percent mortality within plots. Survival was higher for younger, smaller, and faster-growing trees. However, the effect of age is not significant when included in a logistic regression model examining the effect of individual host traits on host survival. Mortality increased with increasing DBH and decreasing BAI, and there was a significant interaction between DBH and BAI. While the proportion of individuals killed by the spruce beetle significantly differed between stands, I found no significant relationships between stand-level characteristics and mortality rate. This research suggests that the individual traits of host size and growth rate, as well as their interaction are the best predictors of susceptibility to spruce beetle-induced mortality in this system.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».