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Enregistrement W3160519618 · doi:10.1111/1365-2745.13672

Tree diversity reduces the risk of bark beetle infestation for preferred conifer species, but increases the risk for less preferred hosts

2021· article· en· W3160519618 sur OpenAlexaff
Sylvie Berthelot, Tobias Frühbrodt, Peter Hajek, Charles A. Nock, Carsten F. Dormann, Jürgen Bauhus, Jochen Fründ

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgBaden-Württemberg Stiftung
Mots-clésBiologyBark beetleInfestationLarchEcologyBark (sound)Species richnessBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent decades, European temperate forests have repeatedly suffered from severe droughts. Drought‐weakened forests have often become more susceptible to pest outbreaks such as bark beetle infestations. Tree species diversity is expected to increase resistance to drought and pests, but evidence for a positive tree diversity effect on insect pest reduction is largely circumstantial. Here we tested the effects of tree diversity and biogeographic origin of tree species on bark beetle infestation in a large, young tree diversity experiment, with six broadleaved and six conifer species from Europe and North America. Lower infestation risk was expected for the exotic tree species in each congeneric pair (spruce, larch and pine) and for mixtures with higher species richness and higher broadleaf proportion. Following a severe drought in summer 2018, the conifer trees were attacked by the six‐toothed spruce bark beetle Pityogenes chalcographus . Bark beetle boreholes were recorded in winter 2018/2019 on all conifer species. Norway spruce Picea abies and European larch Larix decidua were the most infested species and thus considered main hosts of the bark beetle. For these two species, probability of infestation decreased with increasing tree diversity (although this was only significant for Larix ). In contrast, Pinus , which were less infested overall, were more likely to be infested in plots with high tree diversity. Exotic trees tended to be less infested, with clearest support for enemy release found at the level of infestation intensity when considering pure conifer stands. Overall, the effects of tree diversity and tree species origin were not as strong as the effect of position within the experimental site, where higher rates of infestation were observed at the edge than in the centre. Synthesis . Increasing tree diversity may reduce the risk of bark beetle infestation for genera prone to high infestation rates ( Picea and Larix ), but risk for less preferred genera ( Pinus , and to some extent the exotic tree species) may increase with tree diversity due to spillover from preferred hosts. In mixed forests, the risk of infestation, even by relatively specialized insect pests, may be redistributed among tree species rather than reduced for all.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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