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Enregistrement W1981255093 · doi:10.1139/x04-135

Susceptibility of pine plantations to attack by the pine shoot beetle (<i>Tomicus piniperda</i>) in southern Ontario

2004· article· en· W1981255093 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ryan E. Morgan, Peter de Groot, Sandy M. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScots pineBiologyShootPinus <genus>Basal areaPEST analysisBark beetleCanopyDead treeForestryBotanyDiameter at breast heightHorticultureBark (sound)EcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pine shoot beetle, Tomicus piniperda (L.) (Coleoptera: Scolytidae), was first discovered in North America in 1992, and by the late 1990s it was associated with tree mortality and stand decline throughout southern Ontario. To assess whether this beetle was capable of killing vigorous trees (a primary pest) or would kill only trees already stressed (a secondary pest), we surveyed 43 sites of varying Scots pine (Pinus sylvestris L.), red pine (Pinus resinosa Ait.), and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) composition. Specifically, our objective was to determine the relationship between tree and site characteristics and the number of stem and shoot attacks by T. piniperda in southern Ontario. An abundance of recently dead and low-vigour pine trees increased susceptibility of sites to stem and shoot attacks by T. piniperda. Significant negative linear relationships were detected between the number of beetle attacks and the mean height, age, diameter at breast height, basal area, canopy cover, duff depth, and radial growth increments. Pure red pine sites had significantly fewer attacks than sites of pure Scots pine and mixed jack pine, which was attributed to differences in tree vigour and forest management. Tomicus piniperda appears to be a secondary bark beetle in southern Ontario, successfully colonizing only recently dead pine trees or trees suffering from stress.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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