More than Moran: coupling statistical and simulation models to understand how defoliation spread and weather variation drive insect outbreak dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the processes that underlie species fluctuations is crucial to the development of efficient management strategies for outbreaks of destructive forest pests. Yet, the role of biotic and abiotic factors as well as their interactions in synchronizing outbreaks is not understood, despite many empirical and theoretical studies of species fluctuations. Here, we use a combined statistical–simulation model to investigate how defoliation spread and autocorrelated weather affect outbreaks of a major defoliator of North American boreal forest, the spruce budworm (Choristoneura fumiferana (Clemens)). We modelled the regional dynamics of spruce budworm and based the model on data collected from spatiotemporal aerial surveys of defoliation from 1968–2015 in Quebec, Canada. The effects of weather on local forest stand defoliation and mortality transitions, along with defoliation spread probability and distance, were estimated statistically. Simulations were run with these estimates to identify the effects of spatiotemporal weather autocorrelation on synchronicity of outbreaks. Defoliation spread together with weather variables was found to best fit the observed outbreak size. Simulation models suggest that positive temporal autocorrelation in weather promotes outbreaks, indicating that a series of suitable years could encourage outbreaks.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».