On the deduction and quantification of irruptive dynamics in mountain pine beetle population and proxy data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In attempting to develop a coherent description of the irruptive dynamics of mountain pine beetle (MPB) in North America, we examined a range of cases where authors described the dependency of intrinsic population growth rates on population attack levels. In some cases, detailed population data were used, but in most cases, investigators relied on operational aerial detection survey data. We found that study conclusions varied significantly depending on the type of data analysed and the spatial and temporal dimensions of the monitoring program. The ability to detect an intrinsic Allee effect (i.e., positive density‐dependent growth for low and rising population densities) depended on the type and the intensity of the sampling effort and the extent of sampling in space and time. Consequently, not all studies were able to quantify the irruption threshold (i.e., the population density at which endemic populations may transition towards the epidemic state). Notably, in every study where an Allee effect was demonstrated, investigators also identified at least one extrinsic environmental factor (e.g., winter weather, summer drought, microclimatic effect) that was regulating its strength. Our results suggest that population surveys conducted from the ground are a necessary complement to aerial survey data if the goal is to make inferences about the irruptive potential for MPB populations and the role of environmental factors in shaping that irruptive potential.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».