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Enregistrement W3106852512 · doi:10.22230/jem.2020v20n1a601

Long-Term Effects of Lodgepole Pine Terminal Weevil and Other Pests on Tree Form and Stand Structure in a Young Lodgepole Pine Stand in Southern British Columbia

2020· article· en· W3106852512 sur OpenAlexaboutno aff
Lorraine Maclauchlan, Julie E. Brooks

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeevilHectareBiologyPEST analysisPinus contortaInfestationMountain pine beetleRust (programming language)AgronomyHorticultureBotanyEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the impacts of 25 damaging agents recorded on young lodgepole pine trees over a 30-year period in a study plot in southern British Columbia. During the study, density fluctuated due to infill and mortality. Of the 1,295 stems per hectare present at the outset of the study, 37% of lodgepole pine died and only 24% of the trees remained pest-free by the final assessment. Pest-free trees were predominantly small and suppressed infill, leaving just over 1,000 stems per hectare of crop trees. Lodgepole pine terminal weevil affected over 38% of pine, with up to six attacks per tree. Fifty percent of lodgepole pine in the study was infected or killed by one or more hard pine stem rusts, with comandra blister rust and western gall rust being the predominant diseases, affecting 32% and 19% of the pine, respectively. Until age 20, 70% of weevil attacks caused major defects. From age 20–40 years, 50% of attacks caused major defects, often forks or multiple tops (stagheads). Defects were more severe when trees were attacked early in stand development. There was a strong correlation between the number of weevil attacks per tree and tree form, and the number of pests recorded per tree and tree form. Two or more pests per tree caused tree form to shift from good to moderate or poor.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,759

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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