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Enregistrement W2099671312 · doi:10.1139/x08-066

Radar observation and aerial capture of mountain pine beetle,<i>Dendroctonus ponderosae</i>Hopk. (Coleoptera: Scolytidae) in flight above the forest canopy

2008· article· en· W2099671312 sur OpenAlexafffundvenueabout
Peter L. Jackson, Dennis Straussfogel, B. Staffan Lindgren, S. G. Mitchell, Thomas Brendan Murphy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésMountain pine beetleDendroctonusCanopyEnvironmental scienceTree canopyAerial surveyForestryRadarPine forestForest inventoryEcologyGeographyBark beetleRemote sensingForest managementBiologyBark (sound)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An outbreak of the mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopk.) in central British Columbia, Canada, has reached an unprecedented size and intensity and has been spreading. The 2005 emergence and subsequent flight of mountain pine beetle was studied using direct observation of emergence, weather radar imagery, and aerial capture. To verify that the daytime, clear-air radar returns seen during this period were indeed generated by airborne mountain pine beetles, aerial sampling in the area covered by the radar was performed using a drogue capture net towed by a single-engine light aircraft. Results verify that airborne mountain pine beetles are being detected by the weather radar and that, during the emergence period, significant numbers of mountain pine beetles can be found at altitudes up to more than 800 m above the forest canopy. An estimate of transport distance indicates that mountain pine beetles in flight above the forest canopy may move 30–110 km·day –1 . An estimate of the instantaneous density of mountain pine beetles in flight above the canopy on flight days in 2005 indicate a mean (maximum) density of 4950 (18 600) beetles·ha –1 .

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)0,002
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 enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations95
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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