Environmental characteristics of mountain pine beetle infestation hot spots
Notice bibliographique
Résumé
A combination of favourable temperatures and abundant host trees has resulted in a mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) epidemic over the majority of the lodgepole pine forests of British Columbia, Canada. Understanding temporal trends in the interactions between mountain pine beetle infestations and landscape characteristics can improve our understanding of beetle biology, inform modelling of future impacts, and support management. In this paper, we demonstrate a practical technique for characterizing spatial interactions between beetles and the environment. The locations with the highest-intensity infestations (hot spots) were identified using point data derived from annual helicopter-based surveys of beetle-infested pine, and a kernel density estimator. By examining the environmental characteristics associated with hot spots through time, an increased understanding of how the mountain pine beetle utilizes resources over large areas is generated. The effect of treatment on the persistence of hot spots is also explored. Results indicate that beetles intensely infest mature trees with a shift to younger trees over time. Hot-spot locations are most commonly associated with stands composed of 30–80% pine and almost always occur at elevations between 800 m and 1000 m. In the early years of an infestation, hot spots are typically found on warmer (south and west) aspects. As well, relative to non-treatment, any type of treatment reduces the persistence of hot spots the following year.
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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 | 0,000 | 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 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 ».