Do natural enemies explain fluctuations in low‐density spruce budworm populations?
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the causal pathways through which forest insect outbreaks are triggered is important for resource managers. However, detailed population dynamics studies are hard to conduct in low-density, pre-outbreak populations because the insects are difficult to sample in sufficient numbers. Using laboratory-raised larvae installed in the field across a 1,000 km east-west gradient in Québec (Canada) over an 11-yr period, we examined if parasitism and predation were likely to explain fluctuations in low-density spruce budworm (Choristoneura fumiferana; SBW) populations. Parasitism rates by the two main larval parasitoid species, Elachertus cacoeciae and Tranosema rostrale, peaked during different years. This suggests that temporal fluctuations in overall parasitism were partly buffered by compensatory dynamics among parasitoid species. Still, spatial covariance analyses indicate that the residual interannual variation in parasitism rates was substantial and correlated over large distances (up to 700 km). On the other hand, interannual variation in predation rates was not spatially correlated. Piecewise structural equation models indicate that temporal variation in parasitism and predation does not influence temporal variation in wild SBW abundance. Spatially, however, SBWs installed in warmer locations tended to show higher parasitism rates, and these higher rates correlated with lower wild SBW population levels. Overall, the results indicate that large-scale drops in parasitism occur and could potentially contribute to SBW population increases. However, during the period covered by this study, other factors such as direct effects of weather on SBW larval development or indirect effects through host tree physiology or phenology were more likely to explain large-scale variation in wild SBW populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».