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Enregistrement W3175015083 · doi:10.26076/1247-cca6

Susceptibility of High-Elevation Forests to Mountain Pine Beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) Under Climate Change

2021· article· en· W3175015083 sur OpenAlexaboutno aff
David N. Soderberg

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - USU (Utah State University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDendroctonusMountain pine beetleClimate changeBark beetleElevation (ballistics)ForestryEcologyGeographyEnvironmental scienceBiologyBark (sound)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across western North America, pine forests are important for timber, wildlife habitat, and at high elevations are important for water retention and yield from rain and snowmelt. The mountain pine beetle (MPB) is one of the most significant disturbance agents shaping pine forests, and like all insects, temperature is a major driver of its population success and the dynamics of the landscapes that they inhabit. Changing temperature regimes can therefore directly influence MPB population persistence at a particular location, in addition to potential shifts in the range boundaries that they inhabit. MPB is currently expanding its range northward in British Columbia and Alberta, Canada in parallel with warming climates, however, the potential impact of climate change on southern populations of mountain pine beetle is unknown. As the climate warms, the future distribution of MPB will be dictated by the ability to adapt to new and changing environments, in addition the availability and susceptibility of the pine trees that they feed upon. Pine species are known to vary in susceptibility to MPB, which is largely attributed to differences in the production of chemical (e.g., terpenes and their derivatives) and physical (e.g., resin ducts) defenses. Among pines, chemical defenses have been shown to confer defense against MPB, however, the nature of these defenses following biotic incitation has not been evaluated in many pine species. Moreover, lignification within bark beetle feeding tissues (e.g., bark, phloem) has been shown to confer defense within related conifers, but its defensive efficacy has yet to be assessed within pines. To assess MPB response to a changing climate and the relative susceptibility of their pine hosts, I employed a variety of experimental approaches to assess the role of climate on MPB persistence and southern range expansion, in addition to the growth and defense strategies employed within and among high-elevation pine hosts that vary in resistance to MPB. The results from this work suggests that in a warming climate, MPB populations will not only persist, but increase in population. In addition, the MPB southern range boundary is likely limited by biotic interactions, rather than direct temperature effects. Among pines that differ in susceptibility to MPB, the concentration and composition of chemical defenses, as well as concentrations of lignin within the phloem were inversely correlated, with less MPB-susceptible pine species (e.g., Great Basin bristlecone pine) displaying higher concentrations of chemical defenses, but lower concentrations of phloem lignin, relative to more MPB-susceptible species (e.g., limber pine). These findings provide supporting evidence for evolved differences among pine species in investment between growth and defenses, where the concentration and composition of various chemical defenses, but not phloem or bark lignification, are adaptive traits for resisting MPB attack and brood development. My dissertation research advances our understanding of the interactions between MPB and its high-elevation, five-needle Pinus hosts, contributing to the adaptive management of high-elevation forests.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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