Effect of <i>Sirex noctilio</i> (Hymenoptera: Siricidae) attack density on <i>Pinus sylvestris</i> (Pinaceae) survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population density is often a critical factor in colonisation of trees by bark and wood-boring insects and may determine whether an exotic species is likely to establish and spread. In a manipulative field study, we investigated whether density of the attacking population of an exotic invasive woodwasp, Sirex noctilio Fabricius (Hymenoptera: Siricidae), affected survival and time-to-death of a favoured host tree, Pinus sylvestris Linnaeus (Pinaceae). We introduced mating pairs of woodwasps to stressed P. sylvestris at either high (15 mating pairs, nine trees) or low (two mating pairs, nine trees) density. More trees died, and more quickly, when exposed to the high versus low density of S. noctilio (78% versus 33% of trees). In the high-density treatment, year of tree death was synonymous with production of a S. noctilio F1 cohort (one-year or two-year generation time); this pattern was not as consistent in the low-density treatment. Although sample size was limited, our results indicate that attack density affects S. noctilio colonisation of P. sylvestris.
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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) | 0,002 | 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 ».