Within-Stand Distribution of Tree Mortality Caused by Mountain Pine Beetle, Dendroctonus ponderosae Hopkins
Notice bibliographique
Résumé
), among other pine species throughout the western conifer forests of the United States and Canada, particularly in dense stands comprising large trees. There is information on the stand conditions that the insect prefers. However, there is a paucity of information on how small-scale variation in stand conditions influences the distribution of tree mortality within a stand. I examined the small-scale distribution of ponderosa pine basal area pre- and post a mountain pine beetle infestation, and used geostatistical modeling to relate the spatial distribution of the host to subsequent MPB-caused tree mortality. Results indicated increased mortality in the denser parts of the stand. Previous land management has changed historically open low-elevation ponderosa pine stands with aggregated tree distribution into dense stands that are susceptible to mountain pine beetles and intense fires. Current restoration efforts are aimed at reducing tree density and leaving clumps of trees, which are more similar to historical conditions. The residual clumps, however, may be susceptible to mountain pine beetle populations. Land managers will want to be cognizant of how mountain pine beetles will respond to restoration treatments, so as to prevent and mitigate tree mortality that could negate restoration efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».