Patterns and general characteristics of severe forest dieback from 1950 to 1995 in the northeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
US national and state forest insect and disease surveys provide plentiful information on forest dieback. These data, however, have not been quantified and analyzed systematically to address outstanding questions on the etiology of dieback. This study quantified long-term (19501995) trends in the severity of dieback on Acer saccharum Marsh., Fraxinus spp., Betula spp., and Picea rubens Sarg. in US northern hardwoods. A numeric index (010 scale) of the severity and extent of dieback was applied using key words frequently found in the surveys. The 18 episodes identified showed considerable variability among species at the local scale, yet systematic, repetitive patterns of dieback at the scale of the region and multidecadal time frame. Six dieback characteristics were evident: episodes showed abrupt onset and subsidence, endured 13.6 years on average, were cyclical, with a frequency of 22.3 years between recurrence, and averaged about two-thirds of maximum possible severity. In contrast to the perception that dieback is happenstance and chaotic, this study supports the hypothesis that, by addressing issues of spatial scale and long-term population dynamics, coherent, generic patterns emerge that are cyclic and predictable. Limitations and advantages of the approaches were discussed in terms of meeting needs of the US Forest Health Monitoring Program for innovative approaches to the analysis of the voluminous field data being assembled nationwide. By developing a quantitative database, environmental correlation and modeling of dieback now become possible.
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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 | 0,001 | 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 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 ».