Beech leaf disease: An emerging forest epidemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Beech leaf disease (BLD) is a currently undiagnosed and seemingly lethal disease that was discovered in 2012 on American beech trees ( Fagus grandifolia ) in north‐east Ohio in the United States. Since its discovery, BLD has spread rapidly and can now be found in forests in 10 counties in Ohio, eight counties in Pennsylvania and five counties in Ontario, Canada. The initial symptoms of the disease appear as a dark green, interveinal banding pattern on the lower canopy foliage. These initial symptoms typically occur in the shrub or sampling layer of a beech stand. The later symptoms result in solidly darkened leaves that are shrunken and crinkled. The symptoms appear to progress through the buds as the affected buds are eventually aborted and no new leaves are produced. We fear this disease has the potential to drastically alter the Eastern deciduous forests of the United States on its own and through potential compounding disease effects. In addition, BLD poses a threat to global forests as symptoms of the disease were detected on European ( F. sylvatica ) and Oriental ( F. orientalis ) beech species in nurseries in north‐eastern Ohio. Due to its rapid spread and variability in environmental conditions where it has been detected, it seems unlikely that BLD is an abiotic disorder. Thus, intense efforts are underway to determine the causal agent of BLD. Relevant stakeholders are advised to be alert for BLD symptoms in beech forests in the Northern Hemisphere, and substantial resources should be invested in understanding this emerging forest disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle