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Enregistrement W4415265966 · doi:10.1002/ece3.72296

Biological Barriers to Forest Pest Invasions: A Novel Host Tree Slows Mountain Pine Beetle Range Expansion

2025· article· en· W4415265966 sur OpenAlexafffundabout
Evan C. Johnson, Antonia E. Musso, Catherine I. Cullingham, Mark A. Lewis

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertafRI ResearchGenome Canada
Mots-clésMountain pine beetleRange (aeronautics)DendroctonusLimitingPEST analysisResistance (ecology)Bark beetleHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain pine beetle breached the Canadian Rocky Mountains-a former geographic barrier-initiating an eastward range expansion that threatens pine forests across North America. However, mountain pine beetle's expansion stalled unexpectedly in eastern Alberta, defying predictions of rapid spread through jack pine, a novel host tree. We investigated the mechanisms behind this slowed spread using an integrated methodology combining helicopter survey data, statistical modeling, simulations, and a consideration of experimental data. While previous hypotheses attributed the slowed spread to lower pine volumes and stem densities in eastern Alberta's forests, our findings indicate that jack pine's inherent phenotypic characteristics-specifically its smaller size, thinner phloem, and lower monoterpene concentrations-are the main factors limiting beetle success. Mountain pine beetle's limited spread is primarily caused by difficulties in locating and successfully attacking jack pine trees, rather than challenges with reproduction or larval survival within jack pine. Jack pine's traits appear to provide natural resistance against mountain pine beetle invasion, suggesting a lower risk of continued eastward spread than previously assumed. However, given the significant implications for forest management policy and the uncertainties inherent in ecological forecasting, we recommend maintaining beetle monitoring programs.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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