Options for Effective Forest Management of the Oak Wilt Fungus (Bretziella fagacearum) in the Eastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Oak wilt is a fungal related disease that is caused by the oak wilt fungus (Bretziella fagacearum [Bretz] Z.W. De Beer, S. Marincowitz, T.A. Duong, and M.J. Wingfield) which is an introduced vascular wilt fungus that mainly infects oak species (Quercus spp.). The purpose of this review paper is to provide an update on the environmental challenges that are contributing to the spread of oak wilt as well as providing an overview of the forest management options that are available to reduce its spread. This disease has killed millions of oaks in the Midwest and Texas and impacts forest health in the Eastern United States as well. As climate change shifts ranges northward, the distribution of oak wilt is predicted to spread north to Canada. Forest managers, landscapers, and researchers use various management techniques to mitigate the impacts the disease causes to economy, biodiversity, and aesthetics. Current management emphasizes removal of trees near or in the infection center to limit the overland mode of spread. To contain the underground mode of spread, root graft connections between oak trees needs to be severed. Monitoring is key to limiting the spread of oak wilt and will require a combination of remote sensing based technologies and nventory plot network for effective ground-truthing.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».