Gremmeniella abietina: a Loser in the Warmer World or Still a Threat to Forestry?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Gremmeniella abietina is a destructive forest pathogen responsible for Scleroderris canker, shoot dieback, defoliation, and tree death in forests and tree nurseries. This review is aimed at providing a complete description of the fungus, its distribution, the conditions for its spread, and the impact of climate change and at summarising the relevant forest management methods. Due to the worldwide importance of the pathogen, a retrospective review is required to summarise the lessons learned in relation to the disease, considering application to future outbreaks. Recent Findings We revise available management methods, considering examples of control strategies, with special focus on the silvicultural approaches, and we also revise the recovery of the affected stands and the associated trade-offs. Forest disturbances such as pests and disease outbreaks are expected to be exacerbated by climate change, although the exact impact on all host-pathogen interactions remains unclear. In regions with a high risk of G. abietina epidemics, climate change is expected to affect the pathogen differently. Summary Gremmeniella abietina is a widely distributed forest pathogen in Europe and is also present in North America. Based on the conclusions reached in this review, forest stands may recover from pathogen outbreaks within 10 years, with considerable loss of growth and the risk of attack from secondary factors. Provenance selection is vital for preventing outbreaks. Climate change is expected to have different effects: in some areas, it is likely to increase the conditions conducive to the development of the fungus, while in others, it is likely to limit the spread because of high temperatures and low humidity. Preventing future outbreaks of this pathogen requires the use of mitigating strategies, together with forest monitoring, forecasting, and planning.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle