Interactions among defoliation level, species, and soil richness determine foliage production during and after simulated spruce budworm attack
Notice bibliographique
Résumé
Defoliation level and site type are thought to influence tree response during spruce budworm (Choristoneura fumiferana (Clemens)) outbreaks. We determined the effects of four manual defoliation treatments (0%, 50%, 100%, and 100% + bud removal of current foliage) for 3 years on foliage production of balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.), black spruce (Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.), and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) trees on four site-quality classes. After 3 years of defoliation and 2 years of recovery, foliage biomass was reduced by 34%–98%. During defoliation, the number of shoots generally increased and shoot length of spruce generally decreased, especially on rich sites. During recovery, the number of shoots increased substantially, shoot length decreased, and bud destruction reduced the number of shoots by about 50% compared with that of trees that received the 100% defoliation treatment. Defoliation did not substantially affect needle length. Trees on rich sites had two- to fourfold greater foliage production than trees on poor sites. Effects of site and defoliation differed among species, but site quality, especially nutrition, played an important role in production of shoots and needles and the tree’s ability to withstand defoliation. Black spruce had more limited ability to recover foliage biomass, only producing more shoots, whereas balsam fir and white spruce had stronger ability to recover needle and shoot length, respectively.
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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) | 0,001 | 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 ».