A framework to evaluate climate effects on forest tree diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A conceptual framework for evaluation of climate effects on tree diseases is presented. Climate can exacerbate tree diseases by favouring pathogen biology, including reproduction and infection processes. Climatic conditions can also cause abiotic disease—direct stress or mortality when trees’ physiological limits are exceeded. When stress is sublethal, weakened trees may subsequently be killed by secondary organisms. To demonstrate climate's involvement in disease, associations between climatic conditions and disease expression provide the primary evidence of atmospheric involvement because experimentation is often impractical for mature trees. This framework tests spatial and temporal relationships of climate and disease at several scales to document climate effects, if any. The presence and absence of the disease can be contrasted with climate data and models at geographic scales: stand, regional and species range. Temporal variation in weather, climate and climate change is examined during onset, development and remission of the disease. Predisposing factors such as site and stand conditions can modify the climate effects of some diseases, especially at finer spatial scales. Spatially explicit climate models that display temperature and precipitation or derivative models such as snow and drought stress provide useful data, and however, information on disease extent at different spatial scales and monitoring through time are often incomplete. The framework can be used to overcome limitations in other disease causality approaches, such as Koch's postulates, and allow for the integration of vegetation, pathogen and environmental data into causality determinations.
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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 | 0,001 |
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.
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 découle