Understanding bark beetle outbreaks: exploring the impact of changing temperature regimes, droughts, forest structure, and prospects for future forest pest management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change has increased the susceptibility of forest ecosystems, resulting in escalated forest decline globally. As one of the largest forest biomasses in the Northern Hemisphere, the Eurasian boreal forests are subjected to frequent drought, windthrow, and high-temperature disturbances. Over the last century, bark beetle outbreaks have emerged as a major biotic threat to these forests, resulting in extensive tree mortality. Despite implementing various management strategies to mitigate the bark beetle populations and reduce tree mortality, none have been effective. Moreover, altered disturbance regimes due to changing climate have facilitated the success of bark beetle attacks with shorter and multivoltine life cycles, consequently inciting more frequent bark beetle-caused tree mortality. This review explores bark beetle population dynamics in the context of climate change, forest stand dynamics, and various forest management strategies. Additionally, it examines recent advancements like remote sensing and canine detection of infested trees and focuses on cutting-edge molecular approaches including RNAi-nanoparticle complexes, RNAi-symbiotic microbes, sterile insect technique, and CRISPR/Cas9-based methods. These diverse novel strategies have the potential to effectively address the challenges associated with managing bark beetles and improving forest health in response to the changing climate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».