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Enregistrement W4412004381 · doi:10.3390/f16071103

Applied Chemical Ecology of Spruce Beetle in Western North America

2025· article· en· W4412004381 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher J. Fettig, Jackson P. Audley

Notice bibliographique

RevueForests · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEcologyGeographyAgroforestryForestryEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spruce beetle (Dendroctonus rufipennis (Kirby)) is a major cause of spruce (Picea spp.) mortality in western North America. We synthesized the literature on the chemical ecology of spruce beetle, focusing on efforts to reduce host tree losses. This literature dates back to the mid-20th century and focuses on spruce beetle populations in Alaska, U.S., western Canada, and the central and southern Rocky Mountains, U.S. Spruce beetle aggregation pheromone components include frontalin (1,5-dimethyl-6,8-dioxabicyclo[3.2.1]octane), seudenol (3-methyl-2-cyclohexen-1-ol), MCOL (1-methyl-2-cyclohexen-1-ol), and verbenene (4-methylene-6,6-dimethylbicyclo[3.1.1]hept-2-ene). The attraction of spruce beetle to one aggregation pheromone component is enhanced by the co-release of other aggregation pheromones and host compounds (e.g., α-pinene). Several baits that attract spruce beetles are commercially available and are used for survey and detection, population suppression, snag creation, and experimental purposes. The antiaggregation pheromone is MCH (3-methyl-2-cyclohexen-1-one), which has been evaluated for reducing colonization of felled spruce since the 1970s. Beginning in the early 2000s, MCH has been evaluated for protecting live, standing spruce from colonization by and mortality attributed to spruce beetle. With a few exceptions, significant reductions in levels of spruce beetle colonization and/or spruce mortality were reported. More recent efforts have combined MCH with other repellents (e.g., nonhost compounds) in hope of increasing levels of tree protection. Today, several formulations of MCH are registered for tree protection purposes in the U.S. and Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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