Effects of Hardwood Content on Balsam Fir Defoliation during the Building Phase of a Spruce Budworm Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Defoliation by spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) on balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) is more severe in fir than in mixed fir-hardwood stands. Previous studies assumed that defoliation in fir-hardwood stands was reduced in proportion to percent hardwood regardless of outbreak severity. We tested the influence of stand composition on defoliation during the first 5 years of a spruce budworm outbreak near Amqui, Quebec, by sampling 27 fir-hardwood plots selected to represent three percent hardwood basal area classes (0%–25%, 40%–65%, and 75%–95%). Balsam fir defoliation was significantly lower (p < 0.001) as hardwood content increased, but the relationship varied with overall defoliation severity each year. Annual plot defoliation in fir-hardwood plots, estimated using: (1) defoliation in pure fir plots and the assumption that defoliation in fir-hardwood plots was reduced in proportion to percent hardwood; (2) a generalized linear mixed-effects model with defoliation in pure fir plots, percent hardwood, and interaction as fixed-effects; and (3) Random Forests prediction incorporating 11 predictor variables, resulted in r = 0.77, 0.87, and 0.92 versus measured defoliation, respectively. Average defoliation severity in softwood plots and percent hardwood content were the most important variables in Random Forests analysis. Data on average defoliation level in softwood stands, as an indicator of overall outbreak severity, improves prediction of balsam fir defoliation in mixed stands.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».