Notice bibliographique
Résumé
The root system is an important part of a tree, but being inconspicuous it does not attract much attention. Therefore, root diseases are often invisible during much of the pathogens' life cycle. Nevertheless, they cause important losses due to mortality and reduced growth, but they are also components of forest ecosystems. For example, the complex of Armillaria root diseases, frequently associated with Armillaria ostoyae, attacks stressed trees and can kill seedlings or reduce the growth of trees during decades while hidden in roots. Inonotus tomentosus is common in spruce. From our observations, the pathogen usually infects trees older than 30 years; conifer seedlings planted on an infested site do not show any disease symptoms even after 10 years. Again, I. tomentosus needs stressed trees to develop in a stand. Heterobasidion annosum is an aggressive pathogen of pine. It colonizes fresh pine stumps after thinning in pine stands and can kill surrounding trees. Through lack of knowledge, foresters can create conditions conducive to the spread of root diseases: for example, precommercial thinning in the boreal forest has promoted Armillaria root diseases. Thinning in red pine plantations also creates an ecological niche favourable to H. annosum. Conversely, high-density spruce plantations will trigger Tomentosus root rot infestations. Proactive forest protection needs to integrate knowledge of silviculture, ecology, entomology and pathology. Understanding the ecology of these fungi is the first step.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».