Secondary insects and diseases contribute to sudden aspen decline in southwestern Colorado, USA
Notice bibliographique
Résumé
Reports of drought-associated forest mortality have increased around the world, but the mechanisms of mortality are rarely direct in nature. Biotic agents may kill trees that could otherwise recover and can perpetuate and expand mortality after the stress is relieved. Sudden aspen decline (SAD) has caused rapid, widespread branch dieback and mortality of quaking aspen ( Populus tremuloides Michx.). We compared insects and diseases in 162 damaged and neighboring healthy plots to determine contributing factors and their ecological roles. Cytospora canker, bronze poplar borer, and aspen bark beetles were the most common agents in damaged plots and correlated with crown loss and other factors related to SAD. This was the first documented outbreak of Trypophloeus populi , an aspen bark beetle. As bark beetles and bronze poplar borer increased in damaged stands, they tended to attack trees with healthier crowns. Environmental stress may have directly affected the success of these agents by increasing host susceptibility followed by a density-dependent increase in the insects’ invasive ability. In contrast, Cytospora canker had an identical relationship to crown loss in healthy versus damaged plots, suggesting that it was not limited by inoculum but responded to host susceptibility. Most other pathogens and insects contributed little to SAD and appear to be primary or weakening agents. The biotic agents of mortality in a decline differ greatly from primary agents and play complex and varied roles in healthy versus declining stands.
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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) | 0,004 | 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 ».