Characterizing the effects of dwarf mistletoe and other diseases for sustainable forest management
Notice bibliographique
Résumé
Many insects, fungi, and plants in forest ecosystems can damage trees and forests, depending on stand and environmental conditions. Natural disturbances, harvesting, and other forest practices can retard or increase the spread and the effects of dwarf mistletoe and other diseases on tree growth. To monitor the effects of diseases, certification and monitoring programs typically use incidence and severity of infestations as criteria and indicators. However, these are often insufficient to characterize the impact of the disease or to measure the effects of new management practices, such as variable retention silviculture, on sustainability. Long-term observations and models of stand development are advocated as better methods for characterizing disease effects. For dwarf mistletoe (Arceuthobium tsugense), we are designing and monitoring installations in infested stands of western hemlock (Tsuga heterophylla) and constructing a spatial and life history model of stand and disease development. Disease spread and effects are influenced by several factors including site quality, stand density, and the spatial arrangement of infected trees, which are sources of mistletoe spread into new stands. Potentially, these factors could be manipulated to either reduce or encourage the spread and the effects of dwarf mistletoe.
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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 | 0,000 |
| 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 ».