Growth response of spruce infected by <i>Inonotus tomentosus</i> in Alaska and interactions with spruce beetle
Notice bibliographique
Résumé
Thirty-eight trees from Alaska's Kenai Peninsula and 39 from the interior near Fairbanks (Delta Junction) were sampled by detailed stem dissections to determine the impact of tomentosus root disease [Inonotus tomentosus (Fr.: Fr.) S. Teng] on growth and decay volume in spruce, with and without the influence of past spruce beetle activity in stands. Disease severity was assessed by the number of primary roots (out of four) infected and by the average proportion of root cross-section area colonized by stain and (or) decay. Butt rot volumes were positively related to disease severity at both locations, but only the Delta Junction trees showed a significant negative relationship between relative volume increment and disease severity. Substantial mortality of spruce, caused by the spruce beetle (Dendroctonus rufipennis (Kirby)), has occurred on the Kenai Peninsula since the late 1970s. Mortality of overstory spruce trees released surviving trees from competition, causing compensatory growth in healthy to moderately infected trees, which masked the effect of the root disease. We found that the magnitude of growth release was negatively related to disease severity and that the mean proportion of root cross-section with decay or stain was a better estimator of disease impact on tree growth.
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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 ».