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Enregistrement W6903004846 · doi:10.7939/r3-7x7n-rb77

Pine Wars: A New Host Interactions between the mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) and its pine hosts in Canada's boreal forest

2023· dissertation· en· W6903004846 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus contortaMountain pine beetleDendroctonusRange (aeronautics)Bark (sound)Host (biology)TaigaBoreal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain pine beetle (MPB) has undergone a climate change facilitated range expansion and has attacked and killed trees at higher latitudes and elevations than has ever been recorded. During outbreaks, MPB attack large healthy pine trees that will fight back against the colonizing beetles using physical and chemical defenses. Attacking beetles communicate with pheromones and will cooperatively “mass attack” and kill these trees. If they win the battle against the tree, the beetles are rewarded with abundant resources under the bark but if they lose, they are poisoned or consumed by pitch. In my PhD research I studied the battle between MPB and its hosts in Alberta. Trees in the expanded range have fewer constitutive defenses and when challenged with simulated MPB attacks, are not able to produce as many toxic chemical defenses as trees in the historic range of MPB. Lodgepole pine is the most common historic host of MPB but the lodgepole pines in Alberta do not have a shared evolutionary history with MPB. I tested the hypothesis that naïve lodgepole pines are more susceptible to mass attack by performing mass attack manipulation experiments in the field. I used aggregation pheromone to attract wild MPB to experimental lodgepole pine trees and stopped the process of attack at different attack densities to determine the minimum density of beetles that can successfully colonize and kill Albertan lodgepole pines. I found variation in the threshold for mass attack across three years of experiments which was best explained by changes in environmental conditions that influenced tree defense. I then performed a similar experiment in jack pine, which is a novel host of MPB. Since there were no wild MPB populations in jack pine stands, I collected MPB from a lodgepole pine forest and transplanted them under caged jack pine trees. The mass attack threshold density in jack pine was half the beetle density typically seen in lodgepole pine which is strong evidence that jack pine is more susceptible to MPB. During the mass attack experiments, I also collected phloem tissue samples to quantify tree chemical response to MPB attack. I found that neither species increased terpene defenses in the 36 weeks after mass attack but all trees had large increases in terpene content the spring following attack, even if the mass attack was unsuccessful. Finally, I performed laboratory experiments to test the preference and performance of MPB that emerged from mass attacked lodgepole and jack pines. I found that beetles that switched hosts from lodgepole pine to jack pine had offspring that were in significantly worse condition compared to beetles that did not switch hosts or switched from jack to lodgepole pine. Although jack pine has a lower mass attack threshold and does not induce defenses quickly, there is a cost to switching from lodgepole pine to jack pine. Jack pine has a thinner phloem layer and so likely has fewer resources available for developing MPB brood. However, adaptation to jack pine could still take place.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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