Evaluation of funnel traps for estimating tree mortality and associated population phase of spruce beetle in Utah
Notice bibliographique
Résumé
Although funnel traps are routinely used to manage bark beetles, little is known regarding the relationship between trap captures and tree mortality near the trap. We conducted a 4 year study in Utah to examine the correlation between funnel-trap captures of spruce beetle (Dendroctonus rufipennis Kirby) and mortality of Engelmann spruce (Picea engelmannii Parry ex Engelm.) within a 10 ha block of the trap. Using recursive partitioning tree analyses, rules were developed for predicting spruce mortality and associated levels of beetle population phase (endemic or epidemic), in the current year and subsequent year, for a given level of trap captures. Although model predictions of infested-stem counts had large variances, our results suggest that funnel-trap captures can be reliably used to estimate relative levels of tree mortality, expressed as spruce beetle population phase. Classification-tree analyses indicate that captures of ~842 spruce beetles during a season (late May to mid-August) from a single funnel trap represent a threshold between endemic (<2 mass-attacked stems/ha) and epidemic conditions (≥2 mass-attacked stems/ha) for either the current or the subsequent year relative to deployment of the funnel trap. Likewise, a lack of infested hosts within 10 m of a funnel trap, also known as spillover, was associated with endemic conditions, whereas trees attacked near the trap correlated with epidemic conditions.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 ».