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Enregistrement W2023290652 · doi:10.1080/09670870701805737

Investigating the effectiveness of Mountain Pine Beetle mitigation strategies

2008· article· en· W2023290652 sur OpenAlex
Nicholas C. Coops, Joleen Timko, Michael A. Wulder, Joanne C. White, Stephanie M. Ortlepp

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pest Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaGovernment of Canada
Mots-clésDendroctonusMountain pine beetleBark beetleEnvironmental resource managementEcologyForest managementBiologyAgroforestryForestryGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We review a broad range of mitigation strategies associated with the management of Mountain Pine Beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins). We consider: methods that are currently utilised or have been proposed for controlling beetle populations; the manner in which the effectiveness of these approaches is monitored and assessed; and the role that remotely sensed data may play in a large-area monitoring system. To this end, we first examine the goals of effectiveness monitoring and introduce a general classification system to clarify the purpose and practice of efficacy monitoring. Based on these principles, the review is then structured around effectiveness evaluations for managing forest pests, primarily Mountain, Southern (Dendroctonus frontalis Zimmermann), and Western Pine Beetles (Dendroctonus brevicomis LeConte) throughout North America, and grouped by management strategy: silvicultural treatments; prescribed burns; and the use of attractants, repellants and insecticides. Finally, we propose the use of remotely sensed data as a complementary tool for monitoring changes in the extent and severity of Mountain Pine Beetle damage across large areas. Use of such data enables assessment of the efficacy of landscape level management practices, directing the application of new mitigation activities, and reducing the risk of future infestations. Keywords: mitigationmonitoringMountain Pine Beetleremote sensinginsectevaluation typologysilvicultural treatmentprescribed burnattractantinsecticide Acknowledgements This project is funded by the Government of Canada through the Mountain Pine Beetle Initiative, a 6-year, $40 million programme administered by Natural Resources Canada, Canadian Forest Service. Additional information on the Government of Canada supported Mountain Pine Beetle Initiative may be found at: http://MountainPine Beetle.cfs.nrcan.gc.ca/. We are grateful to Steve Gillanders (UBC) for editorial assistance and the thoughtful comments of the three anonymous reviewers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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