Factors governing outbreak dynamics in a forest intensively managed for mountain pine beetle
Notice bibliographique
Résumé
Mountain pine beetle (MPB) outbreaks have caused major economic losses and ecological consequences in North American pine forests. Ecological and environmental factors impacting MPB life-history and stands susceptibility can help with the detection of MPB infested trees and thereby, improve control. Temperatures, water stress, host characteristics, and beetle pressure are among those ecological and environmental factors. They play different roles on MPB population dynamics at the various stages of an outbreak and these roles can be affected by intensive management. However, to make detailed connections between ecological and environmental variables and MPB outbreak phases, a deeper quantitative analysis on local scales is needed. Here, we used logistic regressions on a highly-detailed and georeferenced data set to determine the factors driving MPB infestations for the different phases of the current isolated MPB outbreak in Cypress Hills. While we showed that the roles of ecological and environmental factors in a forest intensively controlled for MPB are consistent with the literature for uncontrolled forests, we determined how these factors shifted through onset, peak, and collapse phases of the intensively controlled forest. MPB presence mostly depends on nearby beetle pressure, notably for the outbreak peak. However additional weather and host variables are necessary to achieve high predictive ability for MPB outbreak locations. Our results can help managers make appropriate decisions on where and how to focus their effort, depending on which phase the outbreak is in.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».