The effect of an outbreak of the leaf miner <i>Micrurapteryx salicifoliella</i> on the performance of multiple <i>Salix</i> species in interior Alaska
Notice bibliographique
Résumé
The genus Salix L. tends to be tolerant of herbivory, but severe outbreaks of herbivorous insects may compromise growth. First documented in Alaska in 1991, the willow leaf blotch miner, Micrurapteryx salicifoliella, is now responsible for frequent and widespread foliar damage to Salix in interior Alaska. We experimentally tested the effect of leaf mining on the performance of four susceptible Salix species across two years of outbreak, and placed the results in the context of a broader survey of leaf mining damage. Across the four species, reduction of leaf mining damage increased average stem elongation, numbers of leaves per shoot, and leaf area. Leaf mining damage was negatively related to leaf water content; a consequence of the leaf miner’s habit of breaching the cuticle on the underside of leaves. Growth deficits due to leaf mining are likely caused by both the loss of leaf tissue to leaf miner feeding and subsequent leaf desiccation. The results are notable in the context of a general decline in productivity in interior Alaska over the past few decades and because the leaf miner impacts Salix species also used by vertebrate browsers of cultural and economic importance, such as moose.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».