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Enregistrement W2112961382 · doi:10.1139/x2012-094

Mountain pine beetle attack alters the chemistry and flammability of lodgepole pine foliage

2012· article· en· W2112961382 sur OpenAlexvenueno aff
Wesley G. Page, Michael J. Jenkins, Justin B. Runyon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUtah Agricultural Experiment StationJoint Fire Science ProgramUtah State University
Mots-clésPinus contortaFlammabilityMountain pine beetleDendroctonusCombustibilityLigninEnvironmental scienceBotanyMoistureWater contentHorticultureBark (sound)ChemistryBark beetleEcologyBiologyCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During periods with epidemic mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins) populations in lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) forests, large amounts of tree foliage are thought to undergo changes in moisture content and chemistry brought about by tree decline and death. However, many of the presumed changes have yet to be quantified. In this study, we quantified and compared fuel moisture, chemistry, and resulting flammability of bark beetle affected foliage in terms of ignitability, combustibility, consumability, and sustainability at a site in far eastern Idaho, USA. Results revealed substantial decreases in moisture content, the proportion of starches and sugars, and crude fat and increases in the proportions of lignin, cellulose, and hemicellulose in foliage of trees attacked in the previous year (yellow foliage) or more than two years previously (red foliage). Increases in emission rates of several terpenes that were correlated with flammability were also detected in yellow foliage. The flammability of fresh yellow and red foliage increased with regard to ignitability and sustainability, with shorter times to ignition, lower temperatures at ignition, and higher heat yields when compared with unattacked green foliage. Our results confirm the overwhelming importance of fuel moisture on flammability and suggest that fuel chemical composition also has significant effects on lodgepole pine foliage flammability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations89
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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