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Enregistrement W4322746079 · doi:10.1007/978-3-031-15988-6_9

Changes in Water Status and Carbon Allocation in Conifers Subjected to Spruce Budworm Defoliation and Consequences for Tree Mortality and Forest Management

2023· book-chapter· en· W4322746079 sur OpenAlexaff
Annie Deslauriers, Lorena Balducci, Angelo Fierravanti, Mathieu Bouchard

Notice bibliographique

RevueAdvances in global change research · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormChoristoneura fumiferanaBalsamBlack spruceTaigaHerbivoreForest managementAgroforestryEcologyForestrySilvicultureBiologyGeographyEnvironmental scienceTortricidaeLepidoptera genitaliaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability of forests to provide ecosystem services and renewable goods faces several challenges related to insect defoliation. Spruce budworm outbreaks represent one of the major natural disturbances in the boreal forest of eastern North America. In this chapter, we will focus on the effects of defoliation by eastern spruce budworm in balsam fir and black spruce trees. We first describe tree water status depending on the duration of defoliation. We then present the response of springtime starch reserves and radial growth at different levels of defoliation. We summarize four mechanisms to explain mortality under defoliation and the consequences for forest management.

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)0,001
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 enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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