Climate sensitivity of the complex dynamics of the green spruce aphid—Spruce plantation interactions: Insight from a new mechanistic model
Notice bibliographique
Résumé
Aphids can have a significant impact on the growth and commercial yield of spruce plantations. Here we develop a mechanistic deterministic mathematical model for the dynamics of the green spruce aphid (Elatobium abietum Walker) growing on Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.). These grow in a northern British climate in managed plantations, with planting, thinning and a 60-year rotation. Aphid infestation rarely kills the tree but can reduce growth by up to 55%. We used the Edinburgh Forest Model (efm) to simulate spruce tree growth. The aphid sub-model is described in detail in an appendix. The only environmental variable which impacts immediately on aphid dynamics is air temperature which varies diurnally and seasonally. The efm variables that are directly significant for the aphid are leaf area and phloem nitrogen and carbon. Aphid population predictions include dying out, annual, biennual and other complex patterns, including chaos. Predicted impacts on plantation yield of managed forests can be large and variable, as has been observed; they are also much affected by temperature, CO2 concentration and other climate variables. However, in this system, increased CO2 concentration appears to ameliorate the severity of the effects of increasing temperatures coupled to worsening aphid infestations on plantation yield.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».