Tree diversity reduces risk of bark beetle infestation for preferred conifer species, but increases risk for less preferred hosts
Notice bibliographique
Résumé
1. In recent decades, European temperate forests have repeatedly suffered from severe droughts. Drought-weakened forests have often become more susceptible to pest outbreaks such as bark-beetle infestations. Tree-species diversity is expected to increase resistance to drought and pests, but evidence for a positive tree diversity effect on insect pest reduction is largely circumstantial. 2. Here we tested the effects of tree diversity and biogeographic origin of tree species on bark-beetle infestation in a large, young tree-diversity experiment, with six broadleaved and six conifer species from Europe and North America. Lower infestation risk was expected for the exotic tree species in each congeneric pair (spruce, larch and pine) and for mixtures with higher species richness and higher broadleaf proportion. Following a severe drought in summer 2018, the conifer trees were attacked by the six-toothed spruce bark beetle (Pityogenes chalcographus). Bark-beetle boreholes were recorded in winter 2018/19 on all conifer species. 3. Norway spruce (Picea abies) and European larch (Larix decidua) were the most infested species and thus considered main hosts of the bark beetle. For these two species, probability of infestation decreased with increasing tree diversity (although this was only significant for Larix). In contrast, Pinus, which were less infested overall, were more likely to be infested in plots with high tree diversity. Exotic trees tended to be less infested, with clearest support for enemy release found at the level of infestation intensity when considering pure conifer stands. Overall, effects of tree diversity and tree-species origin were not as strong as the effect of position within the experimental site, where higher rates of infestation were observed at the edge than in the centre. 4. Synthesis. Increasing tree diversity may reduce the risk of bark-beetle infestation for genera prone to high infestation rates (Picea and Larix), but risk for less preferred genera (Pinus, and to some extent the exotic tree species) may increase with tree diversity due to spill-over from preferred hosts. In mixed forests, risk of infestation, even by relatively specialized insect pests, may be re-distributed among tree species rather than reduced for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».