Factors affecting the distribution of beech bark disease in two beech-maple forests in south-western Quebec
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La maladie corticale du hêtre (MCH) a été étudiée dans deux forêts Acer-Fagus à Montréal, Québec. Les symptômes ont été utilisés pour comparer le niveau de la maladie entre les deux forêts. Les deux, la cochenille du hêtre (Cryptococcus fagisuga Lind.) et le champignon (Nectria galligena Bres.) ont été trouvé à l'arboretum Morgan, alors que seulement la cochenille du hêtre a été trouvée à la réserve de nature Molson. Cela signifie que les deux forêts sont au niveau du front meutrier et le front d'avancement, respectivement. Une approche multivariée a aussi été utilisée pour explorer les facteurs qui ont un effect sur la distribution de la cochenille. La concentration était associée avec la population de la cochenille, alors que le diamètre de l'arbre et les concentrations des phénols et du calcium ne l'étaient pas. Une approche de modèle (AIC) a montré que ces modèles qui contiennent de l'azote, et le diamètre de l'arbre ou les phénols ont été ceux les plus probables d'expliquer la distribution de la cochenille. Les populations de la cochenille les plus élevées du côté nord et est, et les plus basses au sud.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".