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Enregistrement W2625830234 · doi:10.1139/cjfr-2017-0051

Bottom-up factors contribute to large-scale synchrony in spruce budworm populations

2017· article· en· W2625830234 sur OpenAlexaffvenueabout
Mathieu Bouchard, Jacques Régnière, Pierre Therrien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormChoristoneura fumiferanaPopulation cyclePopulationBiologyTrophic levelEcologyPhenologyClimate changeTortricidaeLepidoptera genitaliaPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the mechanisms that cause large-scale synchrony in insect population dynamics might yield key insights for predicting potential outbreak occurrence. Here, we evaluated which environmental factors best explain synchronous population fluctuations in the spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) (SBW), a major defoliator of coniferous forests in North America. SBW population levels were assessed with pheromone traps during the 1986–2014 period across a 625 000 km 2 territory located in the province of Québec (Canada). The populations were characterized by abundance fluctuations that were often synchronized across the whole study area. Interannual population fluctuations were correlated with host tree cone production (a source of food) and high May temperatures, suggesting that synchrony was influenced by food availability and phenological mismatch during shoot development. Cone production was itself correlated with low precipitation during the previous summer. This study indicates that bottom-up trophic factors can drive spatiotemporal synchrony in insect populations and contribute to explain important and sustained population increases during some years. We also suggest that several biological processes, all influenced by weather, are likely to interact to explain population synchrony during the different phases of the approximately 35 year SBW outbreak cycle, complicating the prediction of climate change effects on this insect.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,290 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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