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Enregistrement W2113061407 · doi:10.1139/x11-007

Density-dependent population dynamics of mountain pine beetle in thinned and unthinned stands

2011· article· en· W2113061407 sur OpenAlexaffvenue
Chris J.K. MacQuarrie, Barry J. Cooke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésMountain pine beetlePinus contortaThinningDendroctonusBark beetleBasal areaEcologyPopulationSilvicultureClimate changeBiologyEnvironmental scienceForestryGeographyBark (sound)Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thinning, the selective removal of some trees from a forest, is one way forest managers can reduce the probability that a forest will be susceptible to attack by bark beetles. Although this method has been shown to be effective, it is not clear whether the effect arises when pre-outbreak populations are small or during the epidemic phase when outbreaks are growing. We adopted a population dynamics approach to determine if the effect of limit or basal area thinning could be observed in the form of differential beetle recruitment using lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud.) and ponderosa pine ( Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) mortality data from previously published studies as a proxy measure of mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins) population size. We found that mountain pine beetle populations exhibit density-dependent population dynamics that are influenced by the silvicultural history of their host’s stand. Thinning did not change the epidemic equilibrium but instead caused a shift in dynamics from linear to nonlinear. In a validation test, the models developed for thinned and unthinned stands predicted reproductive rates in independent locations. These data also suggest the epidemic dynamics of mountain pine beetle may be sensitive to perturbations and to systematic trends associated with climate variability and climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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