Stand competition and slope increase the probability of occurrence of Gremmeniella abietina in forest stands in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Aim of study: This study aimed to determine the distribution of the fungal pathogen Gremmeniella abietina in forest stands close to the first detection zone in Spain. Additionally, we aimed to identify stand characteristics associated with the presence of the pathogen and evaluate the use of remote sensing methods, such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), for early disease detection. Area of study: Province of Palencia, northern Spain. Material and methods: We surveyed 36 forest stands to assess the distribution of G. abietina. Stand inventories, NDVI values derived from Deimos-1 satellite imagery and DNA amplification techniques were used to characterize each stand and determine the presence or absence of the pathogen. Finally, a combination of a random forest algorithm and a permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA) was applied to identify the most significant predictors of the pathogen presence. Main results: The presence of G. abietina was confirmed in 13 plots and was found to be correlated with lower NDVI values during the summer months and with greater competition (i.e., high basal area) on steeper slopes. The algorithm had limited predictive power but it was sufficiently reliable for descriptive purposes. Infected stands also showed higher levels of defoliation, distortion of terminal twigs and dry needles. Research highlights: The results indicate that although the pathogen has spread beyond the initial detection zone, it currently causes only moderate damage. The absence of epidemic outbreaks in the region may be due to environmental conditions that are not conducive to disease development. Nevertheless, the presence of G. abietinacould negatively affect forest productivity, particularly in stands located on steep slopes and characterized by a high level of competition. Use of the NDVI may be a useful tool for detecting trees affected by the pathogen at an early stage, but confirmation through field diagnosis surveys and molecular diagnostics remains essential.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».