Abiotic and Biotic Factors Influencing Sugar Maple Health: Soils, Topography, Climate, and Defoliation
Notice bibliographique
Résumé
Sugar maple ( Acer saccharum Marsh.), a keystone species of northern hardwood forests, is susceptible to decline, especially on sites low in the soil base cations calcium (Ca) and magnesium (Mg). A common stressor of sugar maple is forest tent caterpillar (FTC; Malacosoma disstria Hübner), an indigenous defoliator. The recent outbreak of FTC (2002–2007) affected 600,000 ha of forest in the northeastern United States and Canada. We assessed the condition of sugar maple trees in 47 North American Maple Project stands in Massachusetts (2006–2007) and Vermont and New York (2007–2008) just after the peak of the FTC outbreak. Mortality was highest in stands with the most crown dieback the previous year ( R 2 = 0.62, P < 0.001). In addition to drought, cold winter temperatures, and concave microrelief, mortality reflected an interaction of defoliation with soil base cation availability ( P = 0.02), with stands defoliated in 2005 that also had low Mg saturation in the A horizon being most likely to suffer high mortality. Sites with above‐average annual sugar maple mortality (>3 or 4%) occurred on soils with low concentrations of Ca (0.31–0.46 cmol c kg −1 in the upper B horizon), Mg (0.06–0.10 cmol c kg −1 ), and K (0.03–0.05 cmol c kg −1 ). This work extends the thresholds for these base cations determined by previous research on the Allegheny Plateau to a larger geographic area.
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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 ».