Evaluating the effects of alternative forest management strategies on spruce budworm outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Forest insect outbreaks are major landscape-scale disturbances that shape forest composition and dynamics. In eastern North America, the spruce budworm (SBW) is a key defoliator driving these patterns. Understanding how local forest management interacts with outbreak dynamics at broad spatial extents is crucial for designing sustainable management strategies under climate change. Objective We evaluated whether forest management strategies can modify SBW outbreak development across broad spatial extents and over long time frames. Methods We developed a spatially explicit forest landscape model to simulate SBW outbreaks in Quebec, Canada, over 80 years. Simulations were used to compare scenarios with different harvesting rates and regeneration strategies under current and future climate conditions. Results Outbreaks affected from 60,000 to 160,000 km 2 (11–31% of forest area), with climate change driving a gradual northward shift in maximum outbreak impacts. Annual harvesting of 1% of the forest and promoting non-host regeneration (e.g., trembling aspen) reduced SBW-induced forest mortality by up to 30%, particularly when combined with higher harvest intensities that accelerated species turnover and advanced dampening effects by one to two decades. In contrast, prioritizing host species (e.g., black spruce) had little effect on outbreak patterns. Conclusions Local management strategies can substantially influence large-extent outbreak dynamics if applied consistently and intensively. However, our results highlight that even proactive measures will only partially offset future risks, as climate-driven northward shifts may reduce management effectiveness. Spatially explicit models provide valuable insights to design adaptive forest management that mitigates insect disturbances under climate change. Graphical Abstract
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».