Impact of three silvicultural treatments on weevil incidence, growth, phenology, and branch-level dynamics of Pinus strobus from large and small populations
Notice bibliographique
Résumé
Our goal was to quantify tree- and branch-level components of growth response to three silvicultural treatments (STs), and weevil incidence in white pine ( Pinus strobus L.) from large, central populations in Ontario (ON) versus small, isolated populations in Newfoundland (NL). Light levels were 100%, 42.0%, and 20.4% transmittance for the full-sun, intermediate-shade, and high-shade STs. After 8 years, the overall incidence of weevil infestation was 42.1%, 23.4%, and 13.7% for the full-sun, intermediate-shade, and high-shade STs, respectively (P < 0.001). Weevil impact on total height and volume averaged –13.2% and –11.8%. Analysis of dominant lateral shoots showed that ON populations had 32% longer shoots than the NL populations. Bud set difference was a primary determinant of shoot-length growth differences between regions: Julian days 171 and 184 for the NL and ON populations, respectively. The primary determining factors related to shoot length were the number of needle bundles and region, driven by light levels and day length, respectively, and the internode length, probably through inbreeding effects. Total height and diameter showed a positive curvilinear relationship to light level. To maximize fitness, NL conservation strategies should also now consider introducing adaptive trait variation in the context of anticipated climate change.
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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) | 0,000 | 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 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 ».