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Enregistrement W2024922870 · doi:10.4039/n09-065

Influence of plant-hardiness zone, shoot length, and crown class on the incidence of gouting by the balsam woolly adelgid on balsam fir

2010· article· en· W2024922870 sur OpenAlexafffundabout
Bertrand Guillet, Andrew Morrison, Drew Carleton, Don P. Ostaff, Dan T. Quiring

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceCenter for Innovative Medicine
Mots-clésBalsamAbies balsameaShootHardiness (plants)Crown (dentistry)BiologyUnderstoryBotanyHorticultureForestryCanopyGeographyCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We collected midcrown branches of balsam fir, Abies balsamea (L.) Mill. (Pinaceae), at six different sites located in five different plant-hardiness zones, along a north–south transect in New Brunswick, Canada, to evaluate the effect of plant-hardiness zone, crown class (overstory versus understory), and shoot length during the previous 10 years on the annual incidence of gouting by the balsam woolly adelgid, Adelges piceae (Ratzeburg) (Homoptera: Adelgidae). Site, crown class, and their interaction, along with the square of shoot length, explained 78% of the variation in gouting. Variations in gouting attributed to plant-hardiness zone were probably primarily due to variation in mean January temperature: at each site, the mean January temperature was positively and closely related to the mean level of gouting. The level of gouting was consistently higher on trees in the understory than on those in the overstory. Shoot length was parabolically related to the proportion of shoots with gout. The parabolic relationship between shoot size and the level of gouting is similar to that previously reported for galling adelgids, and suggests that gouting by A. piceae may be greatest on trees with an intermediate growth rate.

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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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