Tree Diversity has Limited Effects on Beech Bark Disease Incidence in American Beech Population of Mont St-Hilaire
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 
 Background: American beech trees (Fagus gandifolia) exist in many areas in northeastern North America. Beech bark disease (BBD) is caused by a scale insect and bark-killing fungus (Cryptococcus fagisuga and Nectria spp.). We aim to study the correlation between diversity and the presence of BBD, and predict that tree diversity in Gault’s Nature Reserve in Mont St-Hilaire (MSH), Québec decreases the presence of BBD and that F. grandifolia density would increase the presence of this disease.
 Methods: We randomly chose 15 sites for sampling of individual tree species. F. grandifolia trees were identified as “healthy” or “infected”. Simple regressions, ANOVA, two and three-way interaction, linear mix effect model, and paired t-test were performed using R and Excel.
 Results: Our results show no significant correlation of infected individuals and total number of either A. saccharum or A. pensylvanica, unless analyzed with a linear mixed effect model (p=0.0256). However, there was a strong, positive correlation between the number of infected trees and the density of F. grandifolia (R2=0.6712), and this relationship was stronger in disturbed areas compared to undisturbed areas in the reserve (t=2.0492, p=0.047, tcritical=2.0211).
 Conclusion: We found beech tree density and habitat disturbance, but not community diversity, to have a significant positive effect on Beech Bark Disease infection rates.
 
 
 
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».