Herbivores and pathogens on<i>Alnus viridis</i>subsp.<i>fruticosa</i>in Interior Alaska: effects of leaf, tree, and neighbour characteristics on damage levels
Notice bibliographique
Résumé
Parasite damage strongly affects dynamics of boreal forests. Damage levels may be affected by climate change, either directly or indirectly through changes in properties of host trees. We examined how herbivore and pathogen damage in Alnus viridis subsp. fruticosa (Rupr.) Nym. depend on leaf morphology and chemistry, tree size, and tree neighborhood. Damage and tree properties were measured in 2003 and 2004 on eight trees at each of 20 sites in Interior Alaska. Damage varied significantly among sites and among trees within sites, but Cartesian distances between sites were not correlated with similarity in damage levels. Compared with middle leaves, terminal leaves experienced less damage from phloem-feeding insects and pathogens, whereas leaf-roller damage was largely confined to terminal leaves. Summer drought in 2004 strongly reduced damage from phloem-feeding insects, while damage from chewing insects increased. Overall, herbivore damage was best explained by leaf morphology and chemistry, and pathogen damage by the proximity of other trees; the two damage types were not correlated with each other. Reproduction was negatively correlated with herbivore damage, but positively with pathogen damage. The contrasting relationships found for individual feeding guilds suggest that they must be studied separately in assessing impacts of climate change on parasite damage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».