Ten Years of Monitoring Illustrates a Cascade of Effects of White Pine Blister Rust and Focuses Whitebark Pine Restoration in the Canadian Rocky and Columbia Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Whitebark pine forests are declining due to infection by white pine blister rust and mountain pine beetle, combined with the effects of climate change and fire suppression. The Canadian Rocky and Columbia Mountains represent a large portion of the whitebark range; a vast area, exemplifying the need for knowledge about whitebark pine stands to target restoration. The aim of our work was to identify variables predicting live tree infection, seedling infection, canopy kill, mortality, and regeneration across this region, and present the results in spatially-explicit formats to assist land managers with restoration. Live tree and seedling infection by white pine blister rust increased over the last decade and cascading effects of the disease are intensifying, including canopy kill and mortality. We show that large diameter trees are more likely to be infected, and the highest infection rates are in southern and western areas. The conditions for seedling infection are more strongly influenced by fine-scale climatic conditions than for trees. Areas with low regeneration are: (1) the dry east slopes where live tree infection is low; and (2) where live tree infection rates are high, suggesting that canopy kill and mortality are influencing regeneration. Results highlight where to target restoration and coordinate across boundaries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».