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Enregistrement W2078030079 · doi:10.1155/2010/417595

Effects of a Severe Mountain Pine Beetle Epidemic in Western Alberta, Canada under Two Forest Management Scenarios

2010· article· en· W2078030079 sur OpenAlexafffundabout
Richard R. Schneider, M. Cecilia Latham, Brad Stelfox, Dan Farr, Stan Boutin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forestry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaUniversity of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMountain pine beetleDendroctonusManagement strategyOutbreakAgroforestryForest managementEnvironmental scienceGeographyPine forestForestryBark beetleEcologyBiologyBusinessBark (sound)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a simulation model to investigate possible effects of a severe mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins) epidemic under two management scenarios in Alberta, Canada. Our simulated outbreak was based on the current epidemic in British Columbia, which may kill close to 80% of the province's pine volume. Our two management scenarios were conventional harvest and a pine-reduction strategy modeled on a component of Alberta's Mountain Pine Beetle Management Strategy. The pine strategy seeks to reduce the number of susceptible pine stands by 75% over the next 20 years through targeted harvesting by the forest industry. Our simulations showed that the pine strategy could not be effectively implemented, even if the onset of the beetle outbreak was delayed for 20 years. Even though we increased mill capacity by 20% and directed all harvesting to high volume pine stands during the pine strategy's surge cut, the amount of highly susceptible pine was reduced by only 43%. Additional pine volume remained within mixed stands that were not targeted by the pine strategy. When the outbreak occurred in each scenario, sufficient pine remained on the landscape for the beetle to cause the timber supply to collapse. Alternative management approaches and avenues for future research are discussed.

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)0,000
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 enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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