Outbreak regulation mechanisms play different roles at different stages of an Eastern spruce budworm (Choristoneura fumiferana) outbreak.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context: The stand level risk of defoliation and mortality due to the spruce budworm (Choristoneura fumiferana, SBW) is mainly linked to the host species content such that stands dominated by the primary host species, balsam fir (Abies balsamea), are considered the most vulnerable. At the landscape scale there is much less information but some work suggests that risk may decrease when landscapes are dominated by secondary hosts, such as black spruce(Picea mariana) or when landscapes are fragmented. Objectives: We aim to determine risk of defoliation onset and of tree mortality due to SBW at a landscape scale due to factors that have been associated with SBW defoliation at the stand scale. We hypothesise that outbreak onset will occur earlier in landscapes dominated by host species and that fragmentation and black spruce content will not affect onset but will be associated with subsequent lower mortality. Methods: We employed Cox hazard models to estimate the relative risk of different landscape configuration and species composition patterns on the onset and risk of mortality of a spruce budworm outbreak in Cote Nord, Quebec, Eastern Canada, using government data bases of forest tree species composition and of SBW defoliation across Québec. In particular, we measured the risks associated with primary host proportion, the relative amounts of secondary host and hardwood trees to fir trees, the structure of balsam fir in the landscape, and the structure of the forest overall. Results: Our results show that defoliation onset is more related to the configuration of the landscape than to the species composition while mortality is ultimately influenced by the tree species present. Defoliation onset risk is increased the most by a more complex configuration of fir patches in the landscape. Mortality risk on the other hand is unaffected by fir configuration, with the greatest change being a decrease in risk due to increased black spruce presence in the landscape. Conclusions: Maintaining black spruce abundance and forest connectivity across forested landscapes could reduce SBW related mortality and delay defoliation onset. Forestry management strategies should avoid clear cuts and the development of fir monocultures in the forest.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».