Current and Future Insect Threats to Oaks of the Midwest, Great Lakes, and Northeastern United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Increasing temperatures, prolonged drought, the increased severity and intensity of storms, and other effects of climate change are being felt globally, and long-lived forest tree species may struggle in their current ranges. Oaks (Quercus spp.) have evolved a range of adaptations to dry and hot conditions and are believed to be a “climate change winner” by increasing their suitable habitat. However, a mixture of life history traits and increasing susceptibility to herbivores and xylovores as well as secondary pathogen infections still put oaks at risk of decline. Oak species found in the Midwestern, Great Lakes, and Northeastern United States and Canada are important keystone species with high ecological and economical importance. They are also vulnerable to existing, new, and emerging threats that have the potential to cause mortality across entire stands quickly. Current examples of insect threats include the Lymantria dispar (spongy moth), Agrilus bilineatus (twolined chestnut borer), and Nitidulidae (sap beetles) as disease vectors. Examples of emerging insects of concern include Cynipidae (oak gall wasps) and Enaphalodes rufulus (red oak borer). This study describes these insects, explains their mechanisms of action and the effects on oaks, and explores mitigation strategies for each.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».