Influence of water deficit on the induced and constitutive responses of pines to infection by mountain pine beetle fungal associates
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing outbreak of mountain pine beetle (MPB; Dendroctonus ponderasae Hopkins) and its associated pathogenic fungi (e.g.Grosmannia clavigera [Robinson-Jeffrey and Davidson] Zipfel, de Beer and Wingfield) in western North America has resulted in the loss of more than 13 million hectares of pines since 1999 in British Columbia alone [1].MPB has principally attacked lodgepole pine (Pinus contorta Dougl.ex Loud.var.latifolia) in British Columbia.However, since 2006 MPB has spread into northern Alberta, where lodgepole pine hybridizes with jack pine (Pinus banksiana Lamb.) [2].Few studies have compared lodgepole and jack pine defense responses, but given that lodgepole pine and MPB share a co-evolutionary history [1] whereas jack pine is a new host for MPB [2], it is reasonable to expect that differences might exist.Some regions affected by the current outbreak have experienced drought conditions during the last decade.Water deficit can limit carbon assimilation, potentially increasing tree susceptibility to MPB and their symbiotic fungi [3].We are testing the hypotheses that lodgepole and jack pine defenses against MPB and G. clavigera differ, and that water deficit affects these responses.
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 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 ».