Density-dependent population dynamics of mountain pine beetle in thinned and unthinned stands
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 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 ».