Interactions among fire, insects and pathogens in coniferous forests of the interior western United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1 Natural and recurring disturbances caused by fire, native forest insects and pathogens have interacted for millennia to create and maintain forests dominated by seral or pioneering species of conifers in the interior regions of the western United States and Canada. 2 Changes in fire suppression and other factors in the last century have altered the species composition and increased the density of trees in many western forests, leading to concomitant changes in how these three disturbance agents interact. 3 Two‐ and three‐way interactions are reviewed that involve fire, insects and pathogens in these forests, including fire‐induced pathogen infection and insect attack, the effects of tree mortality from insects and diseases on fuel accumulation, and efforts to model these interactions. 4 The emerging concern is highlighted regarding how the amount and distribution of bark beetle‐caused tree mortality will be affected by large‐scale restoration of these fire‐adapted forest ecosystems via prescribed fire. 5 The effects of fire on soil insects and pathogens, and on biodiversity of ground‐dwelling arthropods, are examined. 6 The effects of fire suppression on forest susceptibility to insects and pathogens, are discussed, as is the use of prescribed fire to control forest pests.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».