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Enregistrement W4416588425 · doi:10.1139/cjfr-2025-0102

A review of the social and ecological impacts of mountain pine beetle ( <i>Dendroctonus ponderosae</i> ) during and after an outbreak on forests in North America

2025· article· en· W4416588425 sur OpenAlexafffundvenue
Caroline Grela, Claire Crowley-Aksamit, Valerie Berseth, Catherine I. Cullingham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesGovernment of AlbertaCarleton University
Mots-clésMountain pine beetleBark beetleDendroctonusForest ecologyOutbreakEcosystemForest managementDisturbance (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae; MPB) is a species of bark beetle historically located in western North America. It colonizes various pine tree species to feed and produce offspring, typically resulting in tree death. Under favourable conditions, populations can undergo eruptive outbreaks and induce extensive forest mortality. The last epidemic in North America spanned 1995–2015 and was magnitudes greater than any epidemic in recorded history. Despite its broad geographic scale, there has yet to be a synthesis of how MPB-affected ecosystems recover. This review integrates research from social, biological, and forest ecological literatures to provide an assessment of the impact of MPB epidemics on forest ecosystems and human communities across short (1–2 years) and long-time spans (5–10 years). We found that forest recovery can take many paths, but recovery is highly dependent on the severity of the epidemic and management within the affected area post-outbreak. We outline critical factors for forest managers in anticipating and mitigating the effects of insect disturbances for forest ecosystems and the communities which depend on them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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