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Enregistrement W2977652438 · doi:10.3390/f10100866

Improving Mountain Pine Beetle Survival Predictions Using Multi-Year Temperatures Across the Western USA

2019· article· en· W2977652438 sur OpenAlexaff
Christopher Bone, Michael F. Nelson

Notice bibliographique

RevueForests · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBark beetleMountain pine beetleDendroctonusClimate changeEcologyBark (sound)Forest ecologyEnvironmental scienceOutbreakEcosystemForest managementBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate change has led to an increase in large-scale bark beetle outbreaks in forests around the world, resulting in significant impacts to forest ecosystems, timber economies, and forest-dependent communities. As such, prediction models that utilize temperature for estimating future bark beetle locations and consequential tree mortality are critical for informing forest management decision-making in an attempt to mitigate and adapt to pending and current outbreaks. This is especially true for physiological models that account for the effects of overwinter temperatures on bark beetle survival, as seasonal temperatures, specifically during winter months, exert the greatest impact on bark beetle mortality during various stages of life cycle development. Yet, how temperature observations are used to predict bark beetle survival can significantly under- or over-estimate the role that temperature variability plays in annual tree mortality, especially under current climate change trajectories. This study evaluates how representations of winter temperature influence bark beetle survival estimates. Using the recent outbreak of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) across the western USA as a case study, single-year to decade-long winter temperature averages were used as inputs into a physiological beetle survival prediction model, the results of which were compared against beetle-induced tree mortality observations using temporal autoregressive models. Results show that using longer-term survival averages of seven to ten years significantly increases the likelihood that temperature alone can predict general levels of beetle survival and hence beetle-induced mortality. These findings demonstrate the importance of considering the role of long-term temperature observations when forecasting bark beetle outbreaks, and that year-to-year temperature variability may be constrained in predicting beetle survival during outbreak periods.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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