Factors Influencing the Regional Dynamics of Butternut Canker
Notice bibliographique
Résumé
Butternut (Juglans cinerea) is an important component of native biodiversity in eastern North America. Of urgent concern is the survival of butternut, whose populations are declining rapidly, in large part due to an exotic pathogen, Ophiognomonia clavigignenti-juglandacearum, that causes butternut canker. The disease presently occurs throughout the range of butternut in North America, causing branch and stem cankers, dieback, and tree mortality. Despite the existential threat posed by O. clavigignenti-juglandacearum to butternut, a detailed understanding of the factors that drive cross-scale disease patterns is lacking. Therefore, we investigated the association of a range of factors, including tree attributes, topography, and weather, with butternut canker spatial dynamics at different scales using data collected in the province of Quebec, Canada. Trunk canker damage and dieback showed distinct geographic patterns. Bark phenotype was not significantly associated with trunk canker damage. Results suggest that open or dominant trees may show less dieback than intermediate or suppressed trees. Probability of the presence of trunk canker and percent dieback were proportional to the tree diameter at breast height. Temperature was positively associated with disease severity at a 1-km2scale. Our results provide strong evidence that multiple factors, notably weather, influence butternut canker epidemiology.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».