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Enregistrement W3159968248 · doi:10.1002/ecs2.3506

Does the type of silvicultural practice influence spruce budworm defoliation of seedlings?

2021· article· en· W3159968248 sur OpenAlexaffabout
Janie Lavoie, Miguel Montoro Girona, Guillaume Grosbois, Hubert Morin

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormBlack spruceBalsamChoristoneura fumiferanaAbies balsameaSeedlingTaigaSilvicultureBiologyForestryEcologyAgronomyBotanyTortricidaePEST analysisGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spruce budworm ( Choristoneura fumiferana (Clem)) is the main defoliator in the boreal forest of North America, and its outbreaks have major ecological and economic consequences and represent a challenge for forest management. Numerous studies have addressed the effects of this defoliator on mature trees, whereas the effects of spruce budworm on regeneration remain elusive. Furthermore, intensive exploitation practices during the last decades have left a large area of the Canadian boreal forest in an early development stage. In this context, it becomes vital to understand those factors affecting the severity of spruce budworm‐related defoliation on regeneration. Here, we determine the defoliation severity of black spruce and balsam fir seedlings in both mature pure black spruce and black spruce–balsam fir stands subjected to two different silvicultural treatments (clear‐cutting and partial cutting). Defoliation intensity varied between stand types, silvicultural treatments, species, and height classes. Seedlings in black spruce–balsam fir stands experienced twice the defoliation of those in pure black spruce stands (black spruce seedlings 10% vs. 23%; balsam fir seedlings 29% vs. 47%, respectively). Harvesting methods also influenced seedling defoliation. Under clear‐cutting, black spruce seedlings (24%) were three times as defoliated as black spruce seedlings in partial cutting stands (8%), whereas balsam fir seedlings in clear‐cutting plots experienced twice the defoliation (42%) of balsam fir seedlings in partial cutting plots (20%). The level of defoliation also increased with seedling height. This study will help silvicultural strategies adapt to the effects of natural disturbance regimes. As the intensity and severity of defoliator outbreaks are expected to increase under climate change, these results will help guide forest management strategies to select harvesting methods that will limit the effects of defoliation on conifer regeneration.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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