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Enregistrement W4405313052 · doi:10.1139/cjfr-2024-0114

Climate dominates geographic influences on whitebark pine and limber pine trends and landscape patterns in Canada

2024· article· en· W4405313052 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brenda Shepherd, Jodie Krakowski, Iain Neill Reid, Michael P. Murray, Natalie Stafl, Robert Sissons, Genoa Alger, Jane Park, Charlie McLellan, Carl J. Schwarz, Cyndi M. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMount Revelstoke National ParkMinistry of ForestsGovernment of British ColumbiaGovernment of CanadaParks Canada
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaParks CanadaGovernment of AlbertaAlberta Environment and Parks
Mots-clésMountain pine beetleBiologyEcologyLatitudeDendroctonusResistance (ecology)ForestryGeographyBark beetleBark (sound)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limber pine (LP; Pinus flexilis) and whitebark pine (WBP; Pinus albicaulis) are classified as endangered in Canada due to rapid declines caused by the introduced pathogen causing white pine blister rust (WPBR; Cronartium ribicola), mountain pine beetle, and other stressors. A long-term monitoring study from 2003 to 2019 on 102 LP and 232 WBP permanent plots found that LP mortality decreased with increasing latitude and spring solar radiation, while WBP mortality was highest at low latitudes and elevations in areas with higher moisture and longer growing degree days. WPBR incidence in LP was associated with lower latitudes, high spring precipitation, cool/wet summers, and low solar radiation, while WBP disease incidence drivers were similar, plus increasing tree diameter and slope. Annually, mature LP and WBP mortality from all causes increased 0.4% and 0.5%, respectively, while disease incidence in live trees increased 0.6% and 0.5%. Regeneration density increased 1.3% annually on average for WBP and 2.5% for LP. Disease incidence and mortality rates have slowed compared to prior assessments, likely due to a recruitment deficit of healthy trees and some natural selection for blister rust resistance. The results support customizing landscape restoration strategies based on each species’ unique biology and local climatic factors that influence mortality and infection.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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