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Enregistrement W2050103865 · doi:10.1139/x05-235

Conservation-oriented manipulations of coarse woody debris affect its value as habitat for spruce-infesting bark and ambrosia beetles (Coleoptera: Scolytinae) in northern Sweden

2006· article· en· W2050103865 sur OpenAlexvenueno aff
Therese Johansson, Heloise Gibb, Jacek Hilszczański, Roger Pettersson, Joakim Hjältén, Ola Atlegrim, John P. Ball, Kjell Danell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)TaigaCoarse woody debrisBark beetleBiologyEcologyHabitatPEST analysisForestryBark (sound)SnagBorealGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many species of Scolytinae are pests in boreal forests, so factors that affect their abundance are of great interest to forestry. Using emergence and window traps we examined the effects of stand type and substrate characteristics on the abundance of spruce-infesting Scolytinae in northern Sweden. Several species of Scolytinae (Crypturgus subcribrosus, Hylastes cunicularius, Hylurgops palliatus, Pityogenes chalcographus, Polygraphus punctifrons) were captured in greater numbers on snags than on untreated logs. Log exposure also had a significant effect on some species, H. palliatus and Trypodendron lineatum were more abundant in window traps on artificially shaded logs than on naturally shaded or untreated logs. Significantly fewer Dryocoetes autographus, H. palliatus,Hylurgops glabratus, andH. cunicularius were captured on burned logs than on untreated logs. Stand type clearly affected several species, P. chalcographus emerged in greater numbers on clearcuts than in mature managed and old-growth stands, and D. autographus,H. glabratus, and T. lineatum showed the opposite pattern. Historical records suggest that pest outbreaks are rare in northern Sweden; however, improved knowledge of the habitat preferences of potential pest species in this region will allow us to take the necessary precautions against outbreaks, whilst leaving sufficient dead wood to support intact saproxylic assemblages.

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 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)0,001
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 enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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