Incidence and spread of Heterobasidion root rot in uneven-aged Norway spruce stands
Notice bibliographique
Résumé
Notwithstanding Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) is highly prone to root rot caused by Heterobasidion parviporum Niemelä & Korhonen, but little is known about the epidemiology of Heterobasidion root rot in spruce stands applied to uneven-aged management. To get insight into the development of Heterobasidion infections in this type of forest, the size and spatial distribution of individual genets of H. parviporum were determined in five uneven-aged managed Norway spruce stands in southern Finland. In these stands, all tree size classes (regeneration, intermediate, and overstory trees) were infected by H. parviporum. The average number of trees and stumps infected by a single genet ranged from 3 to 6.3 (mean 4.4) among study plots. All Heterobasidion genets identified from overstory trees or stumps had spread to the younger tree generation. Secondary infection from overstory trees was the main way of infection (at least 85% of all infections) among the regeneration and intermediate trees. The results indicate that uneven-aged management strategies that maintain continuous spruce regeneration favour the secondary spread of H. parviporum between different tree size classes and may compromise the production of high-quality timber over successive generations.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».