Effects of Forest Spatial Structure on Insect Outbreaks: Insights from a Host-Parasitoid Model
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how cycles of forest-defoliating insects are affected by forest destruction is of major importance for forest management. Achieving such an understanding with data alone is difficult, however, because population cycles are typically driven by species interactions that are highly nonlinear. We therefore constructed a mathematical model to investigate the effects of forest destruction on defoliator cycles, focusing on defoliator cycles driven by parasitoids. Our model shows that forest destruction can increase defoliator density when parasitoids disperse much farther than defoliators because the benefits of reduced defoliator mortality due to increased parasitoid dispersal mortality exceed the costs of increased defoliator dispersal mortality. This novel result can explain observations of increased outbreak duration with increasing forest fragmentation in forest tent caterpillar populations. Our model also shows that larger habitat patches can mitigate habitat loss, with clear implications for forest management. To better understand our results, we developed an approximate model that shows that defoliator spatial dynamics can be predicted from the proportion of dispersing animals that land in suitable habitat. This approximate model is practically useful because its parameters can be estimated from widely available data. Our model thus suggests that forest destruction may exacerbate defoliator outbreaks but that management practices could mitigate such effects.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».