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Enregistrement W2521529852 · doi:10.1093/ee/nvw121

Flight Period of Mountain Pine Beetle (Coleoptera: Curculionidae) in its Recently Expanded Range

2016· article· en· W2521529852 sur OpenAlexafffundabout
Katherine P. Bleiker, Brian H. Van Hezewijk

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Entomology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaMinistry of Forests, Lands and Natural Resource Operations
Mots-clésCurculionidaeMountain pine beetleRange (aeronautics)DendroctonusBiological dispersalBiologyPhenologyLatitudeBark beetleEcologyPeriod (music)Pheromone trapGeographyPheromoneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to predict key phenological events, such as the timing of flight periods, is useful for the monitoring and management of insect pests. We used empirical data to describe the flight period of mountain pine beetle, Dendroctonus ponderosae Hopkins, in its recently expanded range east of the Rocky Mountains in Canada and developed a degree-day model based on the number of trapped beetles. Data were collected over four degrees of latitude and six years. The main flight period, when the middle 70% of the total number of beetles were caught, started during the second or third week of July, lasted 26 d, and peaked within 2 wk of starting. The best model accounted for 89% of the variation in the data. Mountain pine beetle's flight tended to start later and be more contracted at higher latitudes. The synchrony of mountain pine beetle's flight period in the expanded range appears to be comparable to the limited reports from the historic range, although it may start earlier. This suggests that conditions in the new range are suitable for a coordinated dispersal flight, which is critical for the beetle's strategy of overwhelming tree defenses by attacking en masse. Forest managers can use the model to support operational decisions, e.g., when to impose hauling restrictions to reduce the risk of spread through the transport of infested material, or the time frame for control programs. Understanding the flight period may also improve our ability to assess the response of mountain pine beetle to novel and changing climates in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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