Douglas-fir foliage retention dynamics across a gradient of Swiss needle cast in coastal Oregon and Washington
Notice bibliographique
Résumé
Swiss needle cast (SNC) is an important foliage disease of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) caused by the native pathogen Nothophaeocryptopus gaeumannii (T. Rohde) Videira, C. Nakash., U. Braun & Crous, which has been present in epidemic proportions in coastal Douglas-fir forests since the 1990s. Under conducive environmental and stand conditions, the fungal fruiting bodies emerge on young needles, inhibiting gas exchange and causing premature needle casting and subsequent growth losses. Using a new regional plot network, which extends and approximately doubles the area of SNC-susceptible coastal forest sampled, we investigated the distribution of SNC disease indices across the region and throughout individual tree crowns. Foliage retention varied from 1.15 to 3.9 years, and disease severity index (incidence × % occluded stomata) ranged from 0.05% to 52.11%. Foliage retention was positively correlated with distance from the coast and elevation, while foliage retention and disease severity were negatively associated across the study area. Within crowns, disease severity was negatively associated with crown depth, and foliage retention was positively associated with crown depth, regardless of distance from coast. Across the entire study area, foliage retention was found to decrease and disease severity increase with latitude, all else being equal. Tree growth metrics are positively associated with increasing foliage retention, and normal growth occurs greater than ∼3.2 years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».