DECADAL REEVALUATION OF SUGAR MAPLE DIEBACK ETIOLOGY ACROSS THE UPPER GREAT LAKES REGION
Notice bibliographique
Résumé
Sugar maple (Acer saccharum) is a foundational tree species in northern hardwood forests of the United States and Canada. Though previous work has documented areas of substantial stress for this species in eastern North America, increasing reports of crown dieback in the Upper Great Lake states through the early 2000’s highlighted the relative lack of understanding of regional trends and causes. A 120-plot network of maple forest health monitoring sites was established and annually visited across Upper Michigan, northern Wisconsin, and eastern Minnesota between 2009 and 2012 to catalog and understand the regional phenomenon. Results from the project’s initial years (Phase I) determined a significant correlation between sugar maple dieback and interrelated forest floor conditions (earthworm impact rating, soil carbon, herbaceous cover, and soil manganese) known to be influenced by exotic earthworms. Ten years later, the network was resurveyed in 2021 and 2022 (Phase II). Sampling methods replicated prior methodology and added additional damaging agent signs and symptoms, including ungulate browse, lecanium species (Parthenolecanium spp.) and cottony maple scale (Pulvinaria innumerabilis), as well as more detailed sampling of earthworm species abundance, diversity, and impact. Resurvey data suggest earthworm impact rating is still significantly correlated with sugar maple dieback across the network. Sugar maple dieback is ongoing and is 15.4% per tree averaged at the plot level (compared with 12.4% ten years ago) across the study area, though it is highly variable. Also, average canopy dieback for residual trees in harvest treatments worsened over the intervening years. Scale are not apparently linked to dieback condition. Future uses for the data include amendment of risk maps that land managers can incorporate into treatment plans using key correlates of decreased sugar maple health and vigor.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».