Thinning of mature lodgepole pine stands increases scolytid bark beetle abundance and diversity
Notice bibliographique
Résumé
Thinning of forests has been used as a management tool for bark beetles; however, its effects have only been studied in a limited number of bark beetle species, and the causes of its effectiveness remain unclear. We sampled the abundance and diversity of secondary bark beetles in mature thinned and unthinned lodgepole pine, Pinus contorta Dougl. ex Loud., stands (ca. 840 and 2500 trees/ha, respectively) near Whitecourt, Alberta. We examined the factors that might influence any differences in abundance and diversity between thinned and unthinned stands. Breeding habitat for secondary bark beetles (fresh coarse woody debris) was much more abundant in thinned stands than in unthinned stands in the first year after thinning but then returned to background levels. Temperature and wind speeds were higher in thinned stands in all 3 years after thinning. The abundance of striped ambrosia beetles, Trypodendron lineatum Olivier, and pine engravers, Ips pini (Say), captured in baited funnel traps and window traps remained significantly higher in thinned stands than in unthinned stands in all 3 years after thinning, while the diversity of bark beetles remained constant or increased over this period. Our data suggest that the persistent changes in microclimate following thinning, especially increased wind, were partly responsible for thinned stands having more secondary bark beetles than unthinned stands.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».