Butt rot incidence, causal fungi, and related yield loss in <i>Picea abies</i> stands of Latvia
Notice bibliographique
Résumé
Root and butt rot is the most destructive disease of conifers in the Northern Hemisphere, but little is known about the dynamics of yield loss in stands of different ages, site types, and species composition. This study aimed to estimate butt rot incidence, causal fungi, and related wood yield loss in Picea abies (L.) H. Karst. stands in Latvia. A total of 24 745 stumps were examined on 318 forest sites, and 21.8% of them contained rot. There was a positive correlation between stand age and butt rot frequency. Proportion of other tree species in a stand had no influence on incidence of the rot, but significant differences were observed among different forest site types. The length of decay columns in 114 stems analysed was 6.6 ± 2.6 m on average. Based on the observed butt rot frequencies in Latvian P. abies stands of different age classes, volumes of decay-degraded wood in a fully stocked stand would comprise about 19.7 m3·ha–1 at the age of 40 years, 57.4 m3·ha–1 at 60 years, 54.9 m3·ha–1 at 80 years, 63.1 m3·ha–1 at 100 years, and 91.8 m3·ha–1 at 120 years, corresponding to 6%–16% of a total standing volume.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».