Notice bibliographique
Résumé
Insects and diseases exert immense economic loss to forests through reduced tree growth and mortality. In recent years, these problems have been exacerbated by climate change. For example, in British Columbia, warmer summers and an amelioration of winter temperatures have allowed the mountain pine beetle to expand its range into new areas of British Columbia and Alberta east of the Rocky Mountains. A significant concern is subsequent expansion of this insect into jack pine within the boreal forest. Another concern, as yet unstudied, is the potential expansion of mountain pine beetle northward through lodgepole pine into northern British Columbia and the Yukon. Range expansion and/or increased tree mortality is not limited to mountain pine beetle. Indeed, many other insects such as Douglas fir beetle, Western balsam bark beetle, and spruce beetle have reached record population levels in British Columbia in recent years. Such population dynamics are likely due to a phenomenon known as the Moran effect, in which populations with the same density-dependent structure erupt simultaneously when synchronized by a landscape-level exogenous variable. The most plausible exogenous variable in forest systems is temperature, especially for uni-or semi-voltine insects dependent upon phenological synchrony. A changing climate, especially increasing temperatures, may not only extend ranges but also bring about simultaneous populations eruptions. There has been a plethora of work on models examining population dynamics of the mountain pine beetle. Predominant approaches have included deterministic process models with relative risk, simulation outputs (Riel et al. 2004), analytical process models designed to mirror system behaviour
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,895 | 0,705 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».