Dynamique spatio-temporelle des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette dans la pessière à mousses au cours XXième siècle
Bibliographic record
Abstract
À l'aide de données dendrochronologiques provenant d'une dizaine de bases de données différentes, et réparties sur 35 sites d'épinettes noires au travers de la pessière à mousse, nous avons étudié la dynamique spatio-temporelle des épidémies de la tordeuse des bourgeons de Pépinette (Chroristoneura fumiferana). Les périodes épidémiques ont été identifiées à l'aide d'une interprétation multicritères prenant en compte l'indice de croissance, le pourcentage d'arbres affectés ainsi qu'un algorithme de somme cumulée (CUSUM chart). Les données ont été cartographiées et soumises à un test d'autocorrélation spatiale (global et local). Nous avons ainsi identifié deux épidémies au cours du XXe siècle qui présentent une emprise significative sur le domaine de la pessière mousses. Parmi ces deux épidémies, la première a émergé dans la zone en 1904 pour atteindre un maximum autour de 1914 et semble avoir progressé du sud vers le nord, appuyant ainsi l'hypothèse d'un débordement des épidémies en provenance des sapinières plus au sud. La deuxième quant à elle présente une emprise plus importante ainsi qu'une structure spatiale plus marquée, notamment à l'échelle régionale. De plus, les premières réductions de croissances attribuées à la tordeuse des bourgeons de l'épinette ont été enregistrées au nord-est de la zone ce qui suppose une dynamique d'émergence propre à la pessière à mousses pour cette épidémie. Enfin, la différence d'impact enregistrée entre les deux épidémies suggère un déplacement vers le nord de la zone propice au développement des épidémies, et donc une plus grande susceptibilité de la pessière à mousses.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".