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Enregistrement W1998472134 · doi:10.1111/j.1600-0587.2011.06847.x

Climate change could alter the distribution of mountain pine beetle outbreaks in western Canada

2011· article· en· W1998472134 sur OpenAlexafffundabout
Kishan R. Sambaraju, Allan L. Carroll, Jun Zhu, Kerstin Stahl, R. D. Moore, Brian H. Aukema

Notice bibliographique

RevueEcography · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceGenome AlbertaGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésOutbreakMountain pine beetleDendroctonusClimate changeEcologyPopulationGeographyCurculionidaePEST analysisSpatial ecologyPhysical geographyBark beetleBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change can markedly impact biology, population ecology, and spatial patterns of eruptive insects due to the direct influence of temperature on insect development and population success. The mountain pine beetle Dendroctonus ponderosae (Coleoptera: Curculionidae), is a landscape‐altering insect that infests forests of North America. Abundant availability of host trees due to altered disturbance regimes has facilitated an unprecedented, landscape‐wide outbreak of this pest in British Columbia and Alberta, Canada, during the past decade. A previous outbreak in the 1980s, in central British Columbia, collapsed due to host depletion and extreme cold weather events. Despite the importance of such extreme weather events and other temperature‐related signals in modulating an outbreak, few landscape‐level models have studied the associations of extreme cold events with outbreak occurrences. We studied the individual associations of several biologically‐relevant cold temperature variables, and other temperature/degree‐day terms, with outbreak occurrences in a spatial‐temporal logistic regression model using data from the current outbreak. Timing, frequency, and duration of cold snaps had a severe negative association with occurrence of an outbreak in a given area. Large drops in temperature (>10°C) or extreme winter minimum temperatures reduced the outbreak probability. We then used the model to apply eight different climate change scenarios to the peak year of the current outbreak. Our scenarios involved combinations of increasing annual temperature and different variances about this trend. Our goal was to examine how spatial outbreak pattern would have changed in the face of changing thermal regime if the underlying outbreak behaviour remained consistent. We demonstrate that increases in mean temperature by 1°C to 4°C profoundly increased the risk of outbreaks with effects first being manifested at higher elevations and then at increasing latitudes. However, increasing the variance associated with a mean temperature increase did not change the overall trend in outbreak potential.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations172
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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