An assessment of Alberta's strategy for controlling mountain pine beetle outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing forest pests at landscape scales presents one of the greatest challenges in applied ecology. Since 2004, the Canadian province of Alberta spent more than 500 million dollars managing mountain pine beetle (MPB) populations—primarily by detecting and burning infested trees—yet the effectiveness of this intervention remains uncertain. Using a statistical modelling framework coupled with long‐term field data, we examined how direct control measures, severe winters and host‐tree depletion shaped the trajectory of Alberta's MPB outbreak between 2009 and 2020. Control efforts reduced cumulative tree mortality by 79% (95% predictive interval: 55%–89%), preventing approximately 1.8 (0.77–3.8) trees per hectare from being killed during the study period. Cold winters had minimal direct impact on tree mortality, but worked synergistically with control efforts to collapse beetle populations around 2020. Host‐tree depletion played a negligible role. Each infestation that was removed (cost: 320 CAD) prevented the loss of approximately seven additional trees in the long term (95% predictive interval: 2.4–14), demonstrating potential cost‐effectiveness. Model projections show high uncertainty in future outbreak severity, with potential tree mortality ranging from 0.37 to 8.6 trees per hectare over an 11‐year period under a no‐control scenario, and an alternative model suggesting even wider variation (~1–40 trees per hectare). Synthesis and applications. Our findings tentatively support a ‘wait it out’ management strategy for forest pests with strong Allee effects, where small populations face experience negative growth. Moderate but sustained control efforts prevent explosive population growth until extreme winter conditions deliver a final blow, offering a cost‐effective approach that enables complete outbreak suppression without indefinite intervention.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».