Trap trees: an effective method for monitoring mountain pine beetle activities in novel habitats
Notice bibliographique
Résumé
Mountain pine beetle (MPB; Dendroctonus ponderosae Hopkins) has recently expanded its range into the lodgepole pine forests in Alberta, Canada. However, it is unknown whether semiochemical tools developed in the beetle’s historical range are suitable for monitoring MPB in the new environment. Thus, we conducted a 3-year study to test new MPB monitoring tools in Alberta. A field trial selected a combination of MPB pheromones and two host volatiles. Using this combination, we baited different numbers of trees in triangular, square, or rectangular formations (spatial arrangements of trees) to determine how the densities of baited trees affect MPB attraction. Three plots, each made up of three formations, were arranged in a linear transect at various distances between formation boundaries. The proportion of baited trees mass-attacked was highest in the square formation. However, the proportion of spillover trees mass-attacked (attacks on non-baited trees) was lower when formations were 1 km apart compared with 4 or 8 km apart. In a follow-up test of the square formation alone, there was no difference in trap tree effectiveness between distances of 8 and 12 km. We suggest that four baited trees spaced 50 m apart in a square formation at a 12 km distance can be used in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».