Role of Mixed-Species Stands in Attenuating the Vulnerability of Boreal Forests to Climate Change and Insect Epidemics
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether stand species mixture can attenuate the vulnerability of eastern Canada’s boreal forests to climate change and insect epidemics. For this, we focused on two dominant boreal species, black spruce [Picea mariana (Mill.) BSP] and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), in stands dominated by black spruce or trembling aspen (“pure stands”), and mixed stands (M) composed of both species within a 36 km2 study area in the Nord-du-Québec region. For each species in each stand composition type, we tested climate-growth relations and assessed the impacts on growth by recorded insect epidemics of a black spruce defoliator, the spruce budworm (SBW) [Choristoneura fumiferana (Clem.)], and a trembling aspen defoliator, the forest tent caterpillar (FTC; Malacosoma disstria Hübn.). We implemented linear models in a Bayesian framework to explain baseline and long-term trends in tree growth for each species according to stand composition type and to differentiate the influences of climate and insect epidemics on tree growth. Overall, we found climate vulnerability was lower for black spruce in mixed stands than in pure stands, while trembling aspen was less sensitive to climate than spruce, and aspen did not present differences in responses based on stand mixture. We did not find any reduction of vulnerability for mixed stands to insect epidemics in the host species, but the non-host species in mixed stands could respond positively to epidemics affecting the host species, thus contributing to stabilize ecosystem-scale growth over time. Our findings partially support boreal forest management strategies including stand species mixture to foster forests that are resilient to climate change and insect epidemics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».