Blacks Mountain Experimental Forest: bark beetle responses to differences in forest structure and the application of prescribed fire in interior ponderosa pineThis article is one of a selection of papers from the Special Forum on Ecological Studies in Interior Ponderosa Pine — First Findings from Blacks Mountain Interdisciplinary Research.
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical thinning and the application of prescribed fire are commonly used tools in the restoration of fire-adapted forest ecosystems. However, few studies have explored their effects on subsequent amounts of bark beetle caused tree mortality in interior ponderosa pine, Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws. var. ponderosa. In this study, we examined bark beetle responses to creation of midseral (low diversity) and late-seral stages (high diversity) and the application of prescribed fire on 12 experimental units ranging in size from 76 to 136 ha. A total of 9500 (5.0% of all trees) Pinus and Abies trees died 2 years after treatment of which 28.8% (2733 trees) was attributed to bark beetle colonization. No significant difference in the mean percentage of trees colonized by bark beetles was found between low diversity and high diversity. The application of prescribed fire resulted in significant increases in bark beetle caused tree mortality (all species) and for western pine beetle, Dendroctonus brevicomis LeConte, mountain pine beetle, Dendroctonus ponderosae Hopkins, Ips spp., and fir engraver, Scolytus ventralis LeConte, individually. Approximately 85.6% (2339 trees) of all bark beetle caused tree mortality occurred on burned split plots. The implications of these and other results to sustainable forest management are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».