Bottom-up factors contribute to large-scale synchrony in spruce budworm populations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».