Butternut (<i>Juglans cinerea</i>) health, hybridization, and recruitment in the northeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Butternut (Juglans cinerea L.) trees are being extirpated from their natural range by an epidemic caused by a fungal pathogen. Widespread mortality is reminiscent of past epidemics on American chestnut (Castanea dentata (Marsh.) Borkh.) and American elm (Ulmus americana L.). Butternut has remained relatively understudied, resulting in unsampled areas and gaps in our understanding of this forest epidemic and the future outlook of this species in North America. The previously unsampled area consisting of the northeastern United States was surveyed for the presence of J. cinerea, and several population health metrics were recorded, including recruitment, disease pressure, and hybridization. A total of 252 butternut trees were sampled. Analysis indicates that there is insufficient J. cinerea recruitment to maintain population sizes. Further compounding low recruitment, butternut saplings demonstrate elevated levels of disease impact from the fungal pathogen Ophiognomonia clavigignenti-juglandacearum Broders & Boland. Natural hybridization of butternut with introduced congenics such as Juglans ailantifolia Carrière is strongly associated with lower disease impact. Hybrid trees displayed an average of 2.4 cankers per tree compared with 4.5 cankers for nonhybrid butternut. Further niche and resistance studies are required to assess whether butternut hybrids can replace butternut in a natural setting. It still remains uncertain whether tree size or habitat affect disease impact; however, smaller trees, often residing in riparian habitats, were found to have a greater number of cankers. The data presented here, combined with past studies, provide critical information for use in butternut management strategy plans.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».