Factors associated with the decline disease of sugar maple on the Allegheny Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Mortality of sugar maple (Acer saccharum Marsh.) has reached unusually high levels across northern Pennsylvania since the early to mid-1980s. We evaluated the influence of glaciation, topographic position, foliage chemistry, defoliation history, and stand characteristics (species composition, structure, density) on the health of sugar maple in 43 stands at 19 sites on the northern Allegheny Plateau. Using percent dead sugar maple basal area as the measure of health, we found that all moderately to severely declining stands were on unglaciated summits, shoulders, or upper backslopes. Stands on glaciated sites and unglaciated lower topographic positions were not declining. The most important factors associated with sugar maple health were foliar levels of Mg and Mn and defoliation history. The lowest foliar Mg, highest foliar Mn, and highest number and severity of insect defoliations were associated with unglaciated summits, shoulders, and upper backslopes. Declining stands had less than ~700 mg·kg-1 Mg and two or more moderate to severe defoliations in the past 10 years; both conditions were associated with moderately to severely declining stands. The decline disease of sugar maple seems to result from an interaction between Mg (and perhaps Mn) nutrition and stress caused by defoliation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».