Resistance and tolerance of Douglas‐fir seedlings to artificial inoculation with the fungus <i>Ophiostoma pseudotsugae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Summary We tested the resistance and tolerance of 79 Douglas‐fir halfsibling seedling families to artificial inoculation with Ophiostoma pseudotsugae in a shade house experiment. The Douglas‐fir beetle vectors the fungus where it colonizes the phloem and sapwood, often leading to tree mortality. The 79 halfsibling seedling families originated from four seed planning zones in BC that span ecological gradients ranging from moist‐warm to cool‐wet. We tested resistance to the fungus by measuring lesion size and tolerance by measuring seedling height. We found variation in both resistance and tolerance within seed zones and halfsibling hierarchies. Trees from zones and families that were shortest before inoculation appeared to have the most tolerance after inoculation suggesting a cost for carrying tolerance traits. There was a cost in height growth for resistance after inoculation versus wounding alone. There was no trade‐off between family resistance and tolerance defence strategies indicating that both developed independently in the population. Higher resistance and lower tolerance to the fungus were the least commonly occurring trait combination in families. Douglas‐fir trees are moderately shade intolerant at the sapling stage, and as height increment is crucial for light capture, they probably avoid costly strategies such as resistance alone. This defence strategy may change in older stands.
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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 | 0,001 |
| 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 ».