Poor regeneration of pine after mountain pine beetle attack in colder boreal regions of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The recent expansion of mountain pine beetle (MPB, Dendroctonus ponderosae) from its native range in western North America into northern boreal pine forests in Alberta, Canada has resulted in conditions for tree regeneration that are dramatically different from those after wildfire, the predominant natural disturbance in these forests. We assessed natural regeneration post-MPB for northern boreal lodgepole pine sites in Alberta, Canada via intensive surveys of small plots at 33 severely attacked pine stands and using data from 205 permanent sample plots representing various site types and levels of MPB mortality. We used model selection to identify factors explaining regeneration. Overall, pine regeneration was very poor 6–9 years post-MPB; only 42% of the 33 intensively surveyed plots and only 9% of the 205 permanent plots had pine seedlings. This poor regeneration is attributed to high levels of cone serotiny in these populations, unsuitable regeneration microsites due to undisturbed litter or feathermoss layers, and competition from the residual canopy and understory vegetation. Other species (aspen, birch, poplar, and black and white spruce) were found on most sites, either as post-attack regeneration or regeneration established in advance. Without intervention, many of these stands will likely transition away from pine, to broadleaf and other conifer species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».