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Quelle est la corrélation entre le rayon d'un arbre et son âge ?


Je cherche des moyens non invasifs bon marché d'estimer l'âge d'un arbre (un bouleau). La mesure du rayon apparaît dans l'esprit comme la première alternative. Comment ferait-on ça ? Mesurer à plusieurs hauteurs définies ?

J'espère pouvoir obtenir une sorte d'intervalle de confiance pour l'approximation, afin que les données puissent être utilisées dans une publication scientifique.

Ou existe-t-il une technique de datation au radiocarbone DIY fiable ?


Le rayon de l'arbre n'est pas une bonne mesure de l'âge de l'arbre, la technique la plus efficace pour connaître l'âge d'un arbre est avec les méthodes dendrochronologiques, c'est la technique la moins invasive. Cependant, connaissant très bien la dynamique de croissance de chaque espèce dont vous pouvez déduire l'âge, consultez cette étude :

Jan Lukaszkiewicz et Marek Kosmala. 2008. Détermination de l'âge des arbres en bordure de rue avec un modèle multifactoriel basé sur le diamètre à hauteur de poitrine (notez qu'il s'agit d'un lien direct vers un pdf)


Une méthode éprouvée consiste à mesurer le diamètre de l'arbre (ce qui correspond à votre idée de rayon). Les mesures sont prises à « hauteur de poitrine » (~ 4,3 pieds, 1,3 m du sol). Vous pouvez acheter un « ruban de diamètre » ou un « ruban de circonférence » qui se compose de mesures pré-calculées, de cette façon vous n'aurez pas à mesurer la circonférence et à déduire le diamètre de cette mesure. La hauteur de poitrine a été une mesure standard cohérente au fil du temps, malgré l'endroit où un arbre peut commencer à s'appuyer ou à s'évaser à la base. Vous trouverez ci-dessous une image détaillant les mesures d'arbres atypiques.


Les réseaux coopératifs de greffe de racines profitent aux palétuviers en situation de stress

L'occurrence de greffes de racines naturelles, l'union de racines d'arbres identiques ou différents, est commune et partagée entre les espèces d'arbres. Cependant, leur importance pour l'écologie forestière reste mal comprise. Alors que les premières recherches suggéraient des effets négatifs de la greffe de racines avec le risque de transmission d'agents pathogènes, des preuves récentes soutiennent l'hypothèse qu'il s'agit d'une stratégie adaptative qui réduit le stress en facilitant l'échange de ressources. Ici, en analysant les réseaux de greffe de racines de mangrove de manière non destructive au niveau du peuplement, nous montrons des preuves supplémentaires des avantages de la greffe de racines associés à la coopération. Les arbres greffés dominent la partie supérieure de la canopée de la forêt, et comme la probabilité de greffage et la fréquence des groupes greffés augmentent avec un stress environnemental plus élevé, le nombre moyen d'arbres au sein des groupes greffés diminue. Bien que les arbres ne « choisissent » pas activement des voisins sur lesquels se greffer, nos résultats indiquent l'existence de mécanismes sous-jacents qui régulent la sélection de la «taille optimale du groupe» liée à l'utilisation des ressources au sein des réseaux de coopération. Ce travail appelle à des études supplémentaires pour mieux comprendre les interactions des arbres (c'est-à-dire la redistribution hydraulique du réseau) et leurs conséquences sur la résilience des arbres et des peuplements forestiers.


Crime de pensée ? L'éthique des neurosciences et de la criminalité

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L'une des sessions les plus stimulantes auxquelles j'ai assisté à l'AAAS était « Nature, culture et comportement antisocial : recherche biologique et biosociale sur la criminalité ». Les trois conférences englobaient la neurocognition, la psychobiologie et une série de problèmes éthiques qui feraient tourner votre cerveau si vous y réfléchissiez suffisamment. Le sujet a un grand potentiel de controverse, et il serait facile d'interpréter certaines des données présentées comme un argument contre le libre arbitre. À certains égards, cependant, je pense que cela illustre l'erreur de penser la nature et la nature comme séparées, alors qu'en réalité, l'interaction entre la génétique et l'environnement est indissociable, en particulier lorsqu'il s'agit d'activités criminelles.

Comportement antisocial sur le cerveau

Adrian Raine de l'Université de Pennsylvanie a donné un excellent aperçu de la neurocriminologie, que je vais essayer de rendre justice. Il a été démontré que plusieurs zones du cerveau sont impliquées dans le trouble de la personnalité antisociale (TSPA), communément appelé psychopathie ou sociopathie. Le cortex frontal est la grande partie de votre cerveau qui est responsable des traits de raisonnement et de comportement supérieurs, et c'est l'une des zones qui a été examinée. Il est plus petit que la normale chez les personnes atteintes de TSA. Bien qu'il existe une différence dans les taux de criminalité entre les hommes et les femmes, 77 % de cette différence disparaît une fois que vous contrôlez le volume du cortex frontal.

Un dysfonctionnement ou des anomalies dans d'autres régions du cerveau ont également été associés à des taux plus élevés de criminalité et de TSA. Le septum pellucidum est une région du tissu cérébral qui sépare les espaces remplis de liquide du cerveau, appelés ventricules. Au cours du développement fœtal, il y a une ouverture à l'intérieur de ce tissu qui se referme généralement dans les premiers mois après la naissance. Les personnes pour lesquelles cela ne se produit pas ont des taux d'arrestation et de condamnation plus élevés et un score plus élevé pour l'ASPD.

Un centre clé de l'activité émotionnelle dans le cerveau, l'amygdale, est une autre région importante, et une étude comparant l'ASPD et les cerveaux normaux a révélé des déformations et une réduction significative du volume dans la cohorte ASPD. Celles-ci étaient centrées sur le noyau basolatéral, responsable du conditionnement de la peur. Cela suggère qu'une source possible de différences (ou l'un des nombreux mécanismes d'entrelacement) est que les personnes affectées par l'ASPD ne forment pas le même type de réponse à la peur que les personnes normales.

Une étude qui a montré que cela évaluait le conditionnement de la peur autonome chez les enfants de 3 ans (cela est fait avec un test de conductance cutanée, car vous ne pouvez pas mettre des enfants de 3 ans dans des appareils d'IRM et vous attendre à de bons résultats), puis suivi avec les sujets 20 ans plus tard. Sur 1795 enfants évalués à 3 ans, l'étude a pu suivre 411. Cent trente-sept de ces 23 ans avaient un casier judiciaire, les 274 restants n'avaient pas eu de démêlés avec la justice. En regardant leurs données d'il y a 20 ans, les délinquants criminels ont tous montré un conditionnement de peur beaucoup plus faible.

Est-ce que cela fait allusion à une prédisposition, et si c'est le cas, que devrions-nous faire en tant que société avec cette information ? Comme nous le verrons dans un instant, les avocats commencent déjà à utiliser l'imagerie cérébrale et d'autres données neurologiques pour défendre leurs clients.

Plusieurs autres anomalies cérébrales sont liées à d'autres crimes. Les agresseurs de conjoints ont tendance à montrer une forte activation limbique et une faible activation frontale lorsqu'ils sont soumis à des stimuli de mots agressifs, suggérant une hyper-réactivité à un stimulus provocateur léger. Il a été démontré que les criminels en col blanc avaient une épaisseur corticale accrue dans le cortex préfrontal médial ventral, le gyrus précentral et la jonction temporo-pariétale, par rapport aux témoins du même âge. Cela leur donne-t-il des avantages cognitifs par rapport au reste d'entre nous lorsqu'il s'agit de repérer les opportunités d'en bénéficier ?

Pas nécessairement une vie de crime

Après l'aperçu du Dr Raine, il y a eu des présentations de Nathalie Fontaine de l'Université de l'Indiana et de Dustin Pardini du Centre médical de l'Université de Pittsburgh. Les travaux du Dr Fontaine ont porté sur des enfants présentant des traits insensibles et sans émotion (CU). Cinq à dix pour cent des enfants, principalement des garçons, présentent des traits CU et présentent également un comportement antisocial persistant. Des études jumelles indiquent une composante génétique, mais aucune donnée génétique ou génomique n'a été présentée, bien que l'exposé soit intitulé « Influences génétiques et environnementales sur le développement de traits calleux et non émotionnels ».

Le discours du Dr Pardini, qui, selon lui, était basé sur des données très préliminaires, s'est penché sur une statistique frappante : 80 pour cent des adolescents délinquants ne commettent pas d'infraction à l'âge adulte. Y a-t-il des différences dans les 20 pour cent qui le font ? Les régions du cerveau examinées par son étude sont impliquées dans l'évaluation de l'ampleur de la récompense et de la punition, ainsi que de l'erreur de prédiction (le striatum ventral), de la prise de décision et du changement d'ensemble (cortex frontal orbital), de la surveillance des performances (cingulaire antérieur) et de notre ami de plus tôt, l'amygdale. Dans l'ensemble, il y avait des différences significatives dans ces fonctions cérébrales entre les témoins normaux, les récidivistes et ceux qui n'avaient pas eu de démêlés avec la justice après l'adolescence. Mais les sujets n'avaient qu'une vingtaine d'années, et le nombre de chaque groupe était assez petit, il est donc difficile de trouver des distinctions fermes entre les délinquants.

Il faut dire que toutes les données des trois locuteurs montrent une corrélation, et à ma connaissance, il n'y a pas de données montrant une causalité. De plus, lorsque l'on pense à l'utilisation de ce type de données pour atténuer les actions criminelles, il est nécessaire de penser à la situation dans son ensemble. Un meurtrier n'aurait peut-être pas demandé à naître avec un cortex frontal ou une amygdale plus petits, mais il n'aurait pas non plus demandé à grandir dans un foyer violent, un quartier socialement défavorisé, une école sous-performante, etc. impliqués dans la genèse du comportement criminel. La biologie et l'environnement sont inséparables et les approches réductionnistes sont intrinsèquement imparfaites.

Mais des arguments biologiquement déterministes sont de plus en plus avancés devant les tribunaux. Le plus célèbre, tel que présenté dans le New York Times, était le cas d'Herbert Weinstein. Weinstein a étranglé sa femme puis l'a jetée par la fenêtre afin de faire passer sa mort pour un suicide. Il avait également un gros kyste dans le cerveau, que l'équipe de défense voulait évidemment utiliser comme preuve atténuante. Le juge a décidé que les scintigraphies cérébrales pouvaient être montrées au jury, mais qu'on ne pouvait pas leur dire que des kystes comme celui de Weinstein étaient associés à la violence.

Malgré cela, l'accusation avait tellement peur du résultat qu'elle a négocié l'affaire jusqu'à l'homicide involontaire. Je n'ai pas de copie de l'image à vous montrer, mais elle montrait un trou assez grand où normalement vous verriez le cortex frontal droit. Je suis assez sûr que, si j'avais été membre du jury, j'aurais pensé que c'était un argument raisonnable.

Comme indiqué précédemment, corrélation ne signifie pas causalité. Mais, si la causalité devait être démontrée un jour, qu'est-ce que cela signifierait pour notre système juridique et la société en général ? Devrions-nous faire des tests de conductivité cutanée sur les tout-petits, puis les enfermer en fonction des résultats ? Devrions-nous donner plus de poids aux scanners cérébraux par rapport à l'éducation simplement parce que vous pouvez montrer les premiers comme une jolie image ?

Ce n'est pas un domaine qui se prête à des réponses faciles – ce sont des questions avec lesquelles la société devra se débattre à mesure que la technologie et la science s'améliorent. Cette discussion est déjà en cours à un niveau assez élevé aujourd'hui, la Commission présidentielle pour l'étude des questions bioéthiques se réunit à Washington, DC, et la neuro-imagerie est l'un des deux sujets de discussion. Vous pouvez même suivre le divertissement, car il y a une diffusion Web en direct.


Exemple : Taux de croissance du pin à encens

Le pin à encens (Pinus taeda, USDA zone 7) est une espèce économiquement importante, notamment dans le Sud-Est, selon l'American Conifer Society. L'Université d'État de Caroline du Nord rapporte que les pins à encens atteignent la maturité lorsqu'ils ont environ 150 ans.

Si la circonférence d'un pin à encens à hauteur de poitrine est de 126 pouces, diviser 126 pouces par 3,14 (pi) donne un DHP arrondi de 40 pouces. Décrit comme rapide par l'Université du Wisconsin-Madison Extension Buffalo County, le facteur de croissance du pin à encens par rapport aux autres pins à croissance rapide est de 5. L'âge de ce pin à encens est donc de 40 fois 5, soit environ 200 ans.

La largeur des cernes de croissance sur une durée de vie moyenne des pins à encens d'environ 200 ans (la tranche d'âge typique est de 150 à 250 ans par Université du Wisconsin-Madison Extension Buffalo County) peut être calculée. En prenant un diamètre moyen de 42 pouces (le diamètre typique varie de 36 à 48 pouces par North Carolina State University) et en soustrayant 1 pouce en raison de l'écorce épaisse des arbres matures, on obtient un diamètre intérieur de 41 pouces. La division de 41 pouces par 200 ans montre une largeur moyenne d'anneau de croissance de 0,21 pouce, soit environ 13/64 pouces.


2. Matériel et méthodes

2.1. Mesurer le caractère distinctif évolutif

L'arbre utilisé dans cette analyse a 1215 conseils représentant les 1215 langues austronésiennes ISO 639-3 vivantes. L'arbre est un composite de deux ensembles de données : un arbre à 350 pointes avec des longueurs de branches de Gray et al. [40] et, fournies dans le matériel électronique supplémentaire, les données de classification des langues par l'Ethnologue. gris et al.L'arbre de ’s est l'ensemble de données de base. Il est basé sur les données lexicales de Greenhill et al. [41], constitué pour chaque langue de 210 mots de base jugés stables dans le temps et résistants à l'emprunt. Longueurs des branches en gris et al.L'arbre ’s représente le nombre médian de changements apparentés subis sur cette branche à travers les arbres échantillonnés à partir d'une distribution bayésienne postérieure. Surtout, Gray et al. n'a fait aucune hypothèse que les mots changent à un rythme constant au fil du temps.

L'arbre en gris et al. [40] se compose de 400 langues choisies en fonction de la disponibilité des données et pour fournir ‘un échantillon représentatif de chaque sous-groupe austronésien reconnu’ [40]. De cet ensemble, nous avons retiré 16 langues éteintes, non austronésiennes ou sans code ISO 639-3 de l'Organisation internationale de normalisation [42]. Nous avons en outre supprimé 34 dialectes austronésiens qui partageaient un code ISO 639-3 avec une autre langue de l'arbre, en conservant toujours le dialecte avec le plus grand ED. Cela a abouti à un arbre avec 350 langues (ci-après ‘Gray et al.arbre des ’s’).

Sur les 1215 langues austronésiennes vivantes, 71,2% ne sont pas représentées en gris et al.’s, et les langues manquantes peuvent affecter les scores ED. Pour tenir compte de cet effet, nous avons complété la phylogénie avec les données de classification des langues de l'Ethnologue, qui regroupe toutes les langues ISO 639-3 en familles et sous-familles. La classification Ethnologue pour les langues austronésiennes a été convertie en un arbre sans longueur de branche significative, puis les langues manquantes ont été insérées dans Gray et al.’s (détails de la figure 1 dans le matériel électronique supplémentaire). Cela a abouti à un arbre à 1215 pointes (ci-après l'arbre austronésien complet reconstruit ‘) utilisé pour calculer l'ED suivant la méthode des proportions équitables conçue par Redding [31]. ED a été estimé pour seulement les 350 langues austronésiennes ISO 639-3 vivantes présentes dans Gray et al.’s arbre.

Comment l'arbre austronésien a été reconstruit pour calculer plus précisément la distinction évolutive, en utilisant les langues germaniques comme exemple. Un arbre (une) des langues germaniques avec des longueurs de branches (ici inventées) peuvent être utilisées pour calculer le caractère distinctif évolutif (ED), mais les langues manquantes (néerlandais et suédois) biaiseront ce score. Les classifications linguistiques en familles et sous-familles par l'Ethnologue (simplifiée pour illustration) peuvent compenser en partie ce biais. Il peut être utilisé pour déduire un arbre (b) sans longueur de branche significative. Les langues ou groupes de langues manquants dans l'arborescence (une) sont importés de l'arborescence (b) pour former un arbre reconstruit (c). ED, tel que calculé à partir de l'arbre (c), est généralement plus précis que lorsqu'il est calculé à partir de l'arbre (une) voir texte principal. Cette méthode ne permet pas de calculer l'ED des langues manquantes dans l'arbre (une). Dans cette analyse, nous avons utilisé l'équivalent austronésien de tree (c). Détails dans le matériel électronique supplémentaire.

2.2. Mesurer la menace mondiale

Pour mesurer la probabilité d'extinction, nous avons converti l'échelle EGIDS de 10 points de danger pour la langue en un indice de danger global (GE, tableau 1). Nous avons choisi cette approche pour quantifier les GE car elle est parallèle à la Liste rouge de l'UICN [35] et correspond le plus au cadre EDGE original publié par Isaac et al. [18] dans laquelle les augmentations d'un niveau de menace doublent la probabilité d'extinction (détails et schéma de conversion dans le matériel électronique supplémentaire, tableau S1). Parce que GE est simplement un multiplicateur dans le calcul de EDGE, il serait simple de substituer notre indice GE pour d'autres estimations de P(extinction), telles que celles de Sutherland [5], l'atlas des langues du monde de l'UNESCO dans danger [36], ou si des données sont disponibles, des estimations de P(extinction) basées sur le nombre total de locuteurs [43]. Si elles ne sont pas corrélées avec EGIDS, nous nous attendrions à ce que différentes échelles de mise en danger produisent des scores EDGE différents. L'EGIDS est cependant la seule échelle complète pour les langues de notre échantillon.

Tableau 1.

Définition des scores de mise en danger globale (GE) pour la mise en danger de la langue. GE est une conversion de l'échelle de mise en danger EGIDS qui est parallèle à la conversion d'Isaac de la Liste rouge de l'UICN, dans laquelle des augmentations d'une unité de GE représentent un doublement de la probabilité d'extinction. L'âge des utilisateurs les plus jeunes est le critère le plus important pour l'échelle EGIDS (détails dans le matériel électronique supplémentaire, tableau S1).

GEEGIDS mise en dangerles plus jeunes utilisateursautres critères
4presque ext.grands-parentsrarement utilisé
3.5moribondgrands-parents
3déplacementparents
2menacéenfantsperdre des utilisateurs
1vigoureuxenfantsbase d'utilisateurs stable
½développementenfantsallumé standardisé.
¼éducatifenfantsutilisé dans les écoles
plus large Comm.enfantsutilisé dans les médias de masse
1 16 provincialenfantsgouvernement local. lang.
1 32 nationaleenfantsgouvernement national. lang.

2.3. Effet des langues manquantes sur le caractère distinctif évolutif

Comme mentionné ci-dessus, on peut s'attendre à ce que les langues manquantes affectent les scores ED, un effet que les données de l'Ethnologue ne peuvent pas corriger entièrement en raison des polytomies non résolues. Pour évaluer l'effet des langues manquantes, nous avons effectué les analyses de sensibilité suivantes. Étant donné que 71,2% des 1215 langues austronésiennes manquent à Gray et al.Arbre de 350 langues, nous en avons élagué 249 langues au hasard. Cela a donné un arbre de 101 langues (ci-après un arbre de gris réduit ‘), manquant de 71,2 % des langues en gris et al.Arbre d'origine de ’. Nous avons ensuite calculé le R 2 entre les scores ED de Gray et al.’s et l'arbre gris réduit. Nous avons répété ce processus 10� fois, obtenant à chaque fois un nouvel arbre Gray réduit en élaguant au hasard 249 langues. En moyenne, l'ED de l'arbre Gray réduit et celui de Gray et al.’s arbre corrélé à un R 2 de 0,78, et à 0,75ଐ,14, 99% du temps. On peut alors appliquer, sur les arbres de Gray réduits, des données Ethnologue avec la procédure mentionnée dans ੲ.1 pour reconstruire partiellement Gray et al.’s, produisant des 𠆊rbres gris reconstruits’, pour lesquels les scores ED peuvent être calculés pour les 101 langues présentes dans l'arbre réduit. En moyenne, les 101 scores ED calculables de chaque arbre Gray reconstruit et ceux des 101 langues correspondantes en Gray et al.’s arbre corrélé à un R 2 de 0,82, et à 0,78ଐ.14, 99% du temps.

Nous avons ensuite généralisé la procédure d'élagage à partir de 249 langues élaguées à un nombre quelconque de langues élaguées ( figure 2 , pour une généralisation similaire de la procédure d'élagage et de reconstruction, voir le matériel électronique supplémentaire figure S2). Il semble que le R 2 entre les scores ED de Gray et al.’s et celui de l'arbre avec les langues élaguées ne diminue pas linéairement avec le nombre de pointes supprimées. Les scores ED semblent initialement résilients. En revanche, si cette analyse de sensibilité de la procédure d'élagage n'est pas réalisée sur Gray et al.’s mais sur un arbre aléatoire généré avec le package ape [44] du langage statistique R, le R 2 décroît linéairement et est en moyenne égal au pourcentage de pointes laissées dans l'arbre réduit.

À quel point ED est-il robuste aux langues manquantes. Chacun de ces 35� points représente le R 2 entre les scores ED de Gray et al.’s (350 langues) et les scores ED de l'un de ses sous-arbres. Chaque sous-arbre a été obtenu en retirant au hasard de Gray et al.’s arbre une proportion fixe de langues représentées sur l'arbre X-axe. Même lorsque 71,2 % des pointes sont retirées (ligne verticale), les scores ED sont bien corrélés à ceux de Gray et al.’s arbre, avec R 2 = 0,78 en moyenne (ligne horizontale). Si les sous-arbres avec 101 langues (c. R 2 passe de 0,78 à 0,82. En gris et al.Dans l'arbre de 350 langues, 71,2 % des 1215 langues austronésiennes ISO 639-3 sont manquantes. Nous nous attendons donc à ce que les scores ED de l'arbre reconstruit utilisé dans cette analyse soient de bonnes approximations.

Ces analyses de sensibilité supposent que les 1215 langues Gray et al. [40] inclus dans leur arbre étaient un sous-ensemble aléatoire de toutes les langues austronésiennes. L'inclusion des langues dans la phylogénie est influencée par la disponibilité des données, et il peut y avoir un biais en faveur des langues bien documentées, alors que les langues les moins bien documentées pourraient également être parmi les plus menacées. En moyenne, les langues présentes dans Gray et al.Les arbres ont un score de mise en danger de 1,21 et les langues absentes de l'arbre, un score de 1,49. Des langues présentes dans Gray et al.Dans l'arbre des années, 33% des langues sont menacées (GE𢙒), alors que c'est le cas pour 41% des langues exclues. Des langues présentes dans Gray et al.Dans l'arbre des années 0, 13% sont en danger (GE&# x022653), ce qui signifie qu'elles ne sont parlées que par la génération parentale et plus, alors que c'est le cas pour 15% des langues exclues. Des langues présentes dans Gray et al.’s, 6,9% sont moribonds (GE𢙓.5), ce qui signifie qu'ils ne sont connus que de la génération des grands-parents et plus. Ce chiffre est de 7,4% dans les langues absentes de Gray et al.’s arbre. Ces chiffres suggèrent un certain biais : les langues les moins menacées sont légèrement sur-représentées dans l'arbre.

2.4. Calcul des scores évolutifs distincts et globalement menacés

Comme la longueur des branches dans l'arbre de la langue n'était pas proportionnelle au temps (comme c'est souvent le cas avec les arbres d'espèces), un score ED absolu est difficile à interpréter. Nous avons donc choisi d'utiliser l'ED relatif (EDR), calculé en divisant tous les scores ED par le score ED moyen. Par construction, EDR les scores ont une moyenne de 1, et une langue avec un EDR de 2 est deux fois plus distinct que la langue moyenne.

Les pondérations de ED et GE dans la métrique EDGE originale sont arbitraires [45]. Pour donner de l'importance à la fois à l'ED et à la mise en danger (GE), nous avons adapté la métrique EDGE donnée dans l'équation (1.1) en divisant le poids de l'EG par 4, sa valeur maximale :

Si nous étions restés fidèles à la définition originale de l'EDGE, les classements auraient été dominés par les scores de mise en danger sans tenir compte du caractère distinctif (voir Pearse et al. [46] pour une approche similaire). Une extension de EDGE, HEDGE (‘heightened’ EDGE), comprend également des informations sur la P(extinction) de parents proches, de sorte qu'une langue en danger serait majorée si des langues étroitement apparentées étaient également en danger [47]. Bien qu'il s'agisse d'une approche utile lors de la définition des priorités de conservation mondiales, la métrique HEDGE n'est pas appropriée dans notre cas en raison du grand nombre de langues manquantes (c'est-à-dire que nous ne pouvons pas être certains de ne pas manquer une langue étroitement liée qui avait un GE très différent score dans une langue de notre échantillon).

Nous avons exécuté toutes les analyses avec le langage statistique R [48] avec les bibliothèques suivantes : nous avons utilisé les packages ade4 [49], ape [44] et phytools [50] R pour manipuler les arbres phylogénétiques, picante [51] pour calculer ED, phangorn [52] et geiger [53] pour identifier les nœuds ancestraux, et ggplot2 [54] pour générer des graphiques.


Comment les grands arbres, comme les séquoias, font-ils passer l'eau de leurs racines aux feuilles ?

"L'eau est souvent le facteur le plus limitant à la croissance des plantes. Par conséquent, les plantes ont développé un système efficace pour absorber, déplacer, stocker et utiliser l'eau. Pour comprendre le transport de l'eau dans les plantes, il faut d'abord comprendre la plomberie des plantes. Les plantes contiennent un vaste réseau de conduits, constitué de tissus du xylème et du phloème. Cette voie de transport de l'eau et des nutriments peut être comparée au système vasculaire qui transporte le sang dans tout le corps humain. Comme le système vasculaire chez l'homme, les tissus du xylème et du phloème s'étendent dans tout le Ces tissus conducteurs partent des racines et traversent les troncs des arbres, se ramifient dans les branches, puis se ramifient encore plus dans chaque feuille.

"Le tissu du phloème est constitué de cellules vivantes allongées qui sont connectées les unes aux autres. Le tissu du phloème est responsable de la translocation des nutriments et des sucres (glucides), produits par les feuilles, vers les zones de la plante qui sont métaboliquement actives (nécessitant des sucres pour énergie et croissance). Le xylème est également composé de cellules allongées. Une fois les cellules formées, elles meurent. Mais les parois cellulaires restent intactes et constituent un excellent pipeline pour transporter l'eau des racines aux feuilles. Un seul arbre aura de nombreux tissus de xylème, ou éléments, s'étendant à travers l'arbre.Chaque vaisseau typique du xylème peut n'avoir que plusieurs microns de diamètre.

"La physiologie de l'absorption et du transport de l'eau n'est pas si complexe non plus. La principale force motrice de l'absorption et du transport de l'eau dans une plante est la transpiration de l'eau des feuilles. La transpiration est le processus d'évaporation de l'eau à travers des ouvertures spécialisées dans les feuilles, appelées stomates. L'évaporation crée une pression de vapeur d'eau négative qui se développe dans les cellules environnantes de la feuille. Une fois que cela se produit, l'eau est aspirée dans la feuille à partir du tissu vasculaire, le xylème, pour remplacer l'eau qui a transpiré de la feuille. , ou tension, qui se produit dans le xylème de la feuille, s'étendra jusqu'au reste de la colonne de xylème de l'arbre et dans le xylème des racines en raison des forces de cohésion qui maintiennent ensemble les molécules d'eau le long des côtés de le tube du xylème (Rappelez-vous, le xylème est une colonne d'eau continue qui s'étend de la feuille aux racines.) Enfin, la pression négative de l'eau qui se produit dans les racines entraînera une augmentation de l'absorption d'eau du sol.

« Maintenant, si la transpiration de la feuille diminue, comme cela se produit généralement la nuit ou par temps nuageux, la baisse de la pression de l'eau dans la feuille ne sera pas aussi importante, et il y aura donc une demande d'eau plus faible (moins de tension) placée sur le xylème. La perte d'eau d'une feuille (pression d'eau négative, ou un vide) est comparable à placer une aspiration au bout d'une paille. Si le vide ou l'aspiration ainsi créé est suffisamment grand, l'eau montera à travers la paille. Si vous aviez une paille de très grand diamètre, vous auriez besoin de plus d'aspiration pour soulever l'eau. De même, si vous aviez une paille très étroite, moins d'aspiration serait nécessaire. Cette corrélation se produit en raison de la nature cohésive de l'eau le long des côtés de la paille (les côtés du xylème). En raison du diamètre étroit du tube du xylème, le degré de tension de l'eau (vide) requis pour faire remonter l'eau à travers le xylème peut être facilement atteint grâce aux taux de transpiration normaux qui se produisent souvent dans les feuilles ."

Alan Dickman est directeur de programme au département de biologie de l'Université de l'Oregon à Eugene. Il propose la réponse suivante à cette question souvent posée :

"Une fois à l'intérieur des cellules de la racine, l'eau pénètre dans un système de cellules interconnectées qui constituent le bois de l'arbre et s'étendent des racines à travers la tige et les branches et dans les feuilles. Le nom scientifique du tissu du bois est le xylème, il se compose de quelques types différents de cellules. Les cellules qui conduisent l'eau (ainsi que les nutriments minéraux dissous) sont longues et étroites et ne sont plus vivantes lorsqu'elles fonctionnent dans le transport de l'eau. Certaines d'entre elles ont des trous ouverts en haut et en bas et sont empilées plus ou moins comme des tuyaux d'égout en béton. D'autres cellules se rétrécissent à leurs extrémités et n'ont pas de trous complets. Cependant, toutes ont des fosses dans leurs parois cellulaires, par lesquelles l'eau peut passer. L'eau se déplace d'une cellule à l'autre lorsqu'il y a une différence de pression entre les deux.

"Parce que ces cellules sont mortes, elles ne peuvent pas être activement impliquées dans le pompage de l'eau. Il peut sembler possible que les cellules vivantes des racines puissent générer une pression élevée dans les cellules des racines, et dans une mesure limitée, ce processus se produit. Mais l'expérience commune nous dit que l'eau dans le bois n'est pas sous pression positive - en fait, elle est sous pression négative, ou aspiration. Pour vous en convaincre, considérez ce qui se passe lorsqu'un arbre est coupé ou lorsqu'un trou est percé dans la tige. étaient une pression positive dans la tige, vous vous attendriez à ce qu'un jet d'eau sorte, ce qui arrive rarement.

"En réalité, l'aspiration qui existe dans les cellules conductrices d'eau provient de l'évaporation des molécules d'eau des feuilles. Chaque molécule d'eau a des parties chargées électriquement positives et négatives. En conséquence, les molécules d'eau ont tendance à se coller les unes aux autres qui l'adhérence est la raison pour laquelle l'eau forme des gouttelettes arrondies sur une surface lisse et ne s'étale pas en un film complètement plat. Lorsqu'une molécule d'eau s'évapore à travers un pore d'une feuille, elle exerce une petite traction sur les molécules d'eau adjacentes, réduisant la pression dans l'eau - les cellules conductrices de la feuille et puisant l'eau des cellules adjacentes. Cette chaîne de molécules d'eau s'étend des feuilles jusqu'aux racines et s'étend même des racines dans le sol. Donc, la réponse simple à la question de savoir ce qui propulse l'eau des racines aux feuilles est que l'énergie du soleil le fait : la chaleur du soleil fait évaporer l'eau, mettant la chaîne de l'eau en mouvement.

Ham Keillor-Faulkner est professeur de foresterie au Sir Sandford Fleming College de Lindsay, en Ontario. Voici son explication :

Pour évoluer en plantes terrestres hautes et autosuffisantes, les arbres devaient développer la capacité de transporter l'eau d'un approvisionnement dans le sol à la cime - une distance verticale qui est dans certains cas 100 mètres ou plus (la hauteur d'un 30- construction de l'histoire). Pour comprendre cette réalisation évolutive, il faut être conscient de la structure du bois, de certains des processus biologiques qui se produisent dans les arbres et des propriétés physiques de l'eau.

L'eau et d'autres matériaux nécessaires à l'activité biologique des arbres sont transportés à travers la tige et les branches dans des tubes creux et minces dans le xylème ou le tissu du bois. Ces tubes sont appelés éléments vasculaires chez les feuillus ou les feuillus (ceux qui perdent leurs feuilles à l'automne) et trachéides chez les résineux ou les conifères (ceux qui conservent la majeure partie de leur feuillage le plus récemment produit pendant l'hiver). Les éléments des vaisseaux sont joints bout à bout à travers des plaques de perforation pour former des tubes (appelés vaisseaux) dont la taille varie de quelques centimètres à plusieurs mètres de longueur selon les espèces. Leurs diamètres vont de 20 à 800 microns. Le long des parois de ces navires se trouvent de très petites ouvertures appelées fosses qui permettent le mouvement des matériaux entre les navires adjacents.

Les trachéides des conifères sont beaucoup plus petites, dépassant rarement cinq millimètres de longueur et 30 microns de diamètre. Ils n'ont pas d'extrémités perforées et ne sont donc pas joints bout à bout dans d'autres trachéides. De ce fait, les fosses des conifères, également présentes le long des trachéides, assument un rôle plus important. C'est le seul moyen par lequel l'eau peut se déplacer d'une trachéide à une autre lorsqu'elle monte dans l'arbre.

Pour déplacer l'eau à travers ces éléments des racines à la couronne, une colonne continue doit se former. It is believed that this column is initiated when the tree is a newly germinated seedling, and is maintained throughout the tree's life span by two forces--one pushing water up from the roots and the other pulling water up to the crown. The push is accomplished by two actions, namely capillary action (the tendency of water to rise in a thin tube because it usually flows along the walls of the tube) and root pressure. Capillary action is a minor component of the push. Root pressure supplies most of the force pushing water at least a small way up the tree. Root pressure is created by water moving from its reservoir in the soil into the root tissue by osmosis (diffusion along a concentration gradient). This action is sufficient to overcome the hydrostatic force of the water column--and the osmotic gradient in cases where soil water levels are low.

Capillary action and root pressure can support a column of water some two to three meters high, but taller trees--all trees, in fact, at maturity--obviously require more force. In some older specimens--including some species such as Sequoia , Pseudotsuga menziesii and many species in tropical rain forests--the canopy is 100 meters or more above the ground! In this case, the additional force that pulls the water column up the vessels or tracheids is evapotranspiration, the loss of water from the leaves through openings called stomata and subsequent evaporation of that water. As water is lost out of the leaf cells through transpiration, a gradient is established whereby the movement of water out of the cell raises its osmotic concentration and, therefore, its suction pressure. This pressure allows these cells to suck water from adjoining cells which, in turn, take water from their adjoining cells, and so on--from leaves to twigs to branches to stems and down to the roots--maintaining a continuous pull.

To maintain a continuous column, the water molecules must also have a strong affinity for one other. This idea is called the cohesion theory. Water does, in fact, exhibit tremendous cohesive strength. Theoretically, this cohesion is estimated to be as much as 15,000 atmospheres (atm). Experimentally, though, it appears to be much less at only 25 to 30 atm. Assuming atmospheric pressure at ground level, nine atm is more than enough to "hang" a water column in a narrow tube (tracheids or vessels) from the top of a 100 meter tree. But a greater force is needed to overcome the resistance to flow and the resistance to uptake by the roots. Even so, many researchers have demonstrated that the cohesive force of water is more than sufficient to do so, especially when it is aided by the capillary action within tracheids and vessels.

In conclusion, trees have placed themselves in the cycle that circulates water from the soil to clouds and back. They are able to maintain water in the liquid phase up to their total height by maintaining a column of water in small hollow tubes using root pressure, capillary action and the cohesive force of water.

Mark Vitosh, a Program Assistant in Extension Forestry at Iowa State University, adds the following information:

There are many different processes occuring within trees that allow them to grow. One is the movement of water and nutrients from the roots to the leaves in the canopy, or upper branches. Water is the building block of living cells it is a nourishing and cleansing agent, and a transport medium that allows for the distribution of nutrients and carbon compounds (food) throughout the tree. The coastal redwood, or Sequoia sempervirens , can reach heights over 300 feet (or approximately 91 meters), which is a great distance for water, nutrients and carbon compounds to move. To understand how water moves through a tree, we must first describe the path it takes.

Water and mineral nutrients--the so-called sap flow--travel from the roots to the top of the tree within a layer of wood found under the bark. This sapwood consists of conductive tissue called xylem (made up of small pipe-like cells). There are major differences between hardwoods (oak, ash, maple) and conifers (redwood, pine, spruce, fir) in the structure of xylem. In hardwoods, water moves throughout the tree in xylem cells called vessels, which are lined up end-to-end and have large openings in their ends. In contrast, the xylem of conifers consists of enclosed cells called tracheids. These cells are also lined up end-to-end, but part of their adjacent walls have holes that act as a sieve. For this reason, water moves faster through the larger vessels of hardwoods than through the smaller tracheids of conifers.

Both vessel and tracheid cells allow water and nutrients to move up the tree, whereas specialized ray cells pass water and food horizontally across the xylem. All xylem cells that carry water are dead, so they act as a pipe. Xylem tissue is found in all growth rings (wood) of the tree. Not all tree species have the same number of annual growth rings that are active in the movement of water and mineral nutrients. For example, conifer trees and some hardwood species may have several growth rings that are active conductors, whereas in other species, such as the oaks, only the current years' growth ring is functional.

This unique situation comes about because the xylem tissue in oaks has very large vessels they can carry a lot of water quickly, but can also be easily disrupted by freezing and air pockets. It's amazing that a 200 year-old living oak tree can survive and grow using only the support of a very thin layer of tissue beneath the bark. The rest of the 199 growth rings are mostly inactive. In a coastal redwood, though, the xylem is mostly made up of tracheids that move water slowly to the top of the tree.

Now that we have described the pathway that water follows through the xylem, we can talk about the mechanism involved. Water has two characteristics that make it a unique liquid. First, water adheres to many surfaces with which it comes into contact. Second, water molecules can also cohere, or hold on to each other. These two features allow water to be pulled like a rubber band up small capillary tubes like xylem cells.

Water has energy to do work: it carries chemicals in solution, adheres to surfaces and makes living cells turgid by filling them. This energy is called potential energy. At rest, pure water has 100 percent of its potential energy, which is by convention set at zero. As water begins to move, its potential energy for additional work is reduced and becomes negative. Water moves from areas with the least negative potential energy to areas where the potential energy is more negative. For example, the most negative water potential in a tree is usually found at the leaf-atmosphere interface the least negative water potential is found in the soil, where water moves into the roots of the tree. As you move up the tree the water potential becomes more negative, and these differences create a pull or tension that brings the water up the tree.

A key factor that helps create the pull of water up the tree is the loss of water out of the leaves through a process called transpiration. During transpiration, water vapor is released from the leaves through small pores or openings called stomates. Stomates are present in the leaf so that carbon dioxide--which the leaves use to make food by way of photosynthesis--can enter. The loss of water during transpiration creates more negative water potential in the leaf, which in turn pulls more water up the tree. So in general, the water loss from the leaf is the engine that pulls water and nutrients up the tree.

How can water withstand the tensions needed to be pulled up a tree? The trick is, as we mentioned earlier, the ability of water molecules to stick to each other and to other surfaces so strongly. Given that strength, the loss of water at the top of tree through transpiration provides the driving force to pull water and mineral nutrients up the trunks of trees as mighty as the redwoods.


Résultats

Of the 214 non-federal acute care hospitals in New York in 2014, 109 (51%) were included in the principal component analysis. Reasons for exclusion were specialty facilities without medical or surgical beds (29), critical access facilities (18), recent closure (2), and ancillary facilities without independent financial information from a principal facility (56). The included hospitals account for 71% of inpatient discharges from non-Veteran’s Affairs (VA) NYS Hospitals in 2014.

Composite financial performance score components

Principal component analysis of financial variables revealed seven factors with eigenvalues greater than one, accounting for 87 percent of the variance of the financial health subscale. The factors were interpreted as measuring profitability (38%), asset efficiency (13%), absolute size of assets (11%), debt coverage (9%), capital structure (7%), uncompensated care or unutilized income (5%), and growth (4%) (Table 1). The standardized composite financial performance scores for the 109 hospitals ranged from -3.70 to 3.05, Interquartile range (IQR) -0.45 to 0.38.

Composite quality/patient safety performance components

Principal components analysis of quality variables revealed fourteen factors with eigenvalues greater than one, explaining a total of 77 percent of the variance of the quality/safety subscales. Based on analysis of scree plots, we narrowed the number of components to seven (Table 2), which explained 57 percent of the variance and had a very strong correlation (r = 0.91) with the 14-component summary score.

The first component, interpreted as patient experience of care (23%), included all ten subscales derived from the HCAHPS survey. The second component, interpreted as timeliness in surgical care improvement (10%), included process of care subscales predominantly related to reducing poor surgical outcomes including cardiac, venous thromboembolism, and infections. The third component featured timeliness of stroke care and other prophylactic therapies (7%). The next two components were both related to emergency department (ED) process measures: factor four includes measures of ED delays following evaluation (5%) and factor five includes measures of ED quality, including timeliness of pain control and of evaluation. The sixth component included patient safety indicators (4%) and the seventh included inpatient mortality (6%). Additional analysis conducted without the patient experience measures found similar components and proportion of variance explained (43% for 5 factors, data not shown). The standardized composite quality/safety performance scores for the 109 hospitals ranged from -4.45 to 1.86, with an interquartile range (IQR) from -0.59 to 0.76. One facility was identified as a low outlier for both the standardized financial score (-3.70) and quality score (-4.45). To provide conservative estimates of association, this outlier was removed from the following regression analyses.

Associations between hospital financial status and hospital quality of care

Stronger hospital financial standing, as measured using the composite financial performance score, was positively associated with better quality of care and service delivery as measured by the composite quality/safety performance score. (Table 3) Additionally, strong hospital financial standing also was associated with the CMS Value Based Purchasing Total Performance Score (VBP-TPS). The composite financial performance score was negatively associated with hospital wide 30-day readmission and 30-day readmission for heart failure and pneumonia, along with 30-day mortality from acute myocardial infarction (Table 3).

Overall, adjustment for Percent-Medicare coverage and Percent-Medicaid coverage attenuated the associations (Table 4). The composite quality/safety performance score, VBP-TPS and 30-day readmission for CHF remained statistically significant after adjustment for percent Medicaid and Medicare. The association between the composite financial performance score and a composite quality/safety performance score without patient experience measures was weaker (unadjusted for Medicare and Medicaid coverage: 0.169, p = 0.09 adjusted for Medicare and Medicaid coverage: 0.171, p = 0.12).

The composite quality/safety performance score regressed against the composite financial performance score with adjustment for percent Medicare and percent Medicaid had the best fit of all models, with an R-square of 0.29, p<0.0001. The model correlating VBP-TPS with the composite score including percent Medicare and percent Medicaid had an R-square of 0.27, p<0.0001. In the model of the composite quality score regressed against the composite financial without adjustment for percent Medicare and percent Medicaid the R-square was 0.21, p<0.0001.

Both operating margin (p = 0.02) and total margin (p = 0.02) demonstrated a statistically significant association with the composite quality score when the model was not adjusted for percent Medicare and percent Medicaid. With adjustment for percent Medicare and percent Medicaid, operating margin and total margin were not significantly associated with any of the quality metrics, except for one instance with operating margin associated with total VBP-TPS (Table 4). None of the financial measures used demonstrated a significant correlation with adjusted 30-day mortality for pneumonia and for congestive heart failure (data not shown).

Decision-tree analyses

The results from regression tree models supported the findings from the traditional weighted linear regression models. The composite financial performance scores outperformed the total margin and the operating margin in predicting quality of care in NYS acute care hospitals. The composite financial performance score contributed with the largest reduction in mean squares in a regression tree model. The operating revenue margins contributed with a reduction less than half that of the composite financial performance score and the total margins was approximately 10% that of the composite financial score. This ranking remained similar when other predictors were added to the regression tree model. As more covariates were introduced in the regression tree model, the total margin and the operating revenue margin ended up as the weakest predictors of quality of care. However, the composite financial performance score had a similar performance as the total margin and clearly outperformed the operating margin when predicting the composite quality/safety performance score. The composite financial performance score contributed 83% reduction in mean squares compared to total margin and both measures clearly outperformed the operating margin which only contributed 32% reduction in mean squares. All three measures showed weak associations with the readmission measure.


Pearson correlation coefficient formula

The correlation coefficient formula finds out the relation between the variables. It returns the values between -1 and 1. Use the below Pearson coefficient correlation calculator to measure the strength of two variables.

Pearson correlation coefficient formula:

N = the number of pairs of scores

Σxy = the sum of the products of paired scores

Σ x 2 = the sum of squared x scores

Σy 2 = the sum of squared y scores

Pearson correlation coefficient calculator

Here is a step by step guide to calculating Pearson’s correlation coefficient:

Step one: Create a Pearson correlation coefficient table. Make a data chart, including both the variables. Label these variables ‘x’ and ‘y.’ Add three additional columns – (xy), (x^2), and (y^2). Refer to this simple data chart.

Step two: Use basic multiplication to complete the table.

Step three: Add up all the columns from bottom to top.

Step four: Use the correlation formula to plug in the values.

If the result is negative, there is a negative correlation relationship between the two variables. If the result is positive, there is a positive correlation relationship between the variables. Results can also define the strength of a linear relationship i.e., strong positive relationship, strong negative relationship, medium positive relationship, and so on.

Determining the strength of the Pearson product-moment correlation coefficient

The Pearson product-moment correlation coefficient, or simply the Pearson correlation coefficient or the Pearson coefficient correlation r, determines the strength of the linear relationship between two variables. The stronger the association between the two variables, the closer your answer will incline towards 1 or -1. Attaining values of 1 or -1 signify that all the data points are plotted on the straight line of ‘best fit.’ It means that the change in factors of any variable does not weaken the correlation with the other variable. The closer your answer lies near 0, the more the variation in the variables.

How to interpret the Pearson correlation coefficient

Below are the proposed guidelines for the Pearson coefficient correlation interpretation:

Note that the strength of the association of the variables depends on what you measure and sample sizes.
On a graph, one can notice the relationship between the variables and make assumptions before even calculating them. The scatterplots, if close to the line, show a strong relationship between the variables. The closer the scatterplots lie next to the line, the stronger the relationship of the variables. The further they move from the line, the weaker the relationship gets. If the line is nearly parallel to the x-axis, due to the scatterplots randomly placed on the graph, it’s safe to assume that there is no correlation between the two variables.

What do the terms strength and direction mean?

The terms ‘strength’ and ‘direction’ have a statistical significance. Here’s a straightforward explanation of the two words:

  • Strength: Strength signifies the relationship correlation between two variables. It means how consistently one variable will change due to the change in the other. Values that are close to +1 or -1 indicate a strong relationship. These values are attained if the data points fall on or very close to the line. The further the data points move away, the weaker the strength of the linear relationship. When there is no practical way to draw a straight line because the data points are scattered, the strength of the linear relationship is the weakest.
  • Direction: The direction of the line indicates a positive linear or negative linear relationship between variables. If the line has an upward slope, the variables have a positive relationship. This means an increase in the value of one variable will lead to an increase in the value of the other variable. A negative correlation depicts a downward slope. This means an increase in the amount of one variable leads to a decrease in the value of another variable.

Examples of Pearson’s correlation coefficient

Let’s look at some visual examples to help you interpret a Pearson correlation coefficient table:

  • Large positive correlation:

The above figure depicts a correlation of almost +1.
The scatterplots are nearly plotted on the straight line.
The slope is positive, which means that if one variable increases, the other variable also increases, showing a positive linear line.
This denotes that a change in one variable is directly proportional to the change in the other variable.
An example of a large positive correlation would be – As children grow, so do their clothes and shoe sizes.
Let’s look at some visual examples to help you interpret a Pearson correlation coefficient table:

  • Medium positive correlation:

The figure above depicts a positive correlation.
The correlation is above than +0.8 but below than 1+.
It shows a pretty strong linear uphill pattern.
An example of a medium positive correlation would be – As the number of automobiles increases, so does the demand in the fuel variable increases.

  • Small negative correlation

In the figure above, the scatter plots are not as close to the straight line compared to the earlier examples
It shows a negative linear correlation of approximately -0.5
The change in one variable is inversely proportional to the change of the other variable as the slope is negative.
An example of a small negative correlation would be – The more somebody eats, the less hungry they get.

  • Weak / no correlation

The scatterplots are far away from the line.
It is tough to practically draw a line.
The correlation is approximately +0.15
It can’t be judged that the change in one variable is directly proportional or inversely proportional to the other variable.
An example of a weak/no correlation would be – An increase in fuel prices leads to lesser people adopting pets.


How well does the radius of a tree correlate with its age? - La biologie

The Basic Considerations

There are two components of deer management: harvest management and habitat management. Both are important in determining the quality and quantity of the deer population however, harvest management is the component which is most often overlooked in a good deer management program. The first step in deer harvest management is the establishment of a clear and well defined objective. A clear objective is essential to determine what harvest goals are needed. For example, if the landowner desires to have more deer on his property the logical step may be to reduce or totally restrict the number of does being harvested. However, if the objective is to manage for trophy or quality bucks, then the landowner must manage to preserve older bucks along with the removal of the proper number of antlerless deer to ensure adequate nutrition for the deer herd. In some situations, deer damage is a primary consideration and the landowner needs to know how many antlerless deer to remove to reduce the population to an acceptable level.

White-tailed deer herds were once subject to predation from large predators such as the Eastern Timber Wolf and the Eastern Cougar however, these predators no longer control deer herds in the east. In fact, the deer herd will increase 30 to 40 percent per year when protected and under good habitat conditions. Most of the deer herd recruitment must be removed annually to maintain the population at its current levels. The only economically practical method of deer harvest management is through regulated hunting. Although farmers and other landowners suffering deer damage may remove offending animals by utilizing deer damage permits, the vast majority of deer harvested in West Virginia are killed during the regular hunting seasons. Illegal kills, deer vehicle collisions, and other natural mortalities account for a lesser amount of deer being removed from the population.

Even though regulated antlerless harvests have repeatedly proven successful in maintaining white-tailed deer populations and their habitats, resistance to doe hunting remains rooted in the minds of many landowners and hunters who lived through the sparse deer populations of the early half of the 1900's. When a surplus buck is not harvested, that buck will remain as an individual in the population until it is removed however, when a doe is not harvested, each surplus doe increases the population by a multiple of the reproductive rate during subsequent seasons and the population continues to expand. One can readily see that buck hunters do not reduce deer populations.

Who is responsible for the removal of surplus antlerless deer? Responsibility for the management of the deer herd on private land lies with the landowner, the West Virginia Division of Natural Resources (DNR), and the hunter. This is a mutual responsibility and all parties must do their part to ensure a successful deer management program. The landowners must see that adequate numbers of hunters are allowed access to their property during the deer hunting seasons and monitor their harvest to ensure that an adequate number of does are removed each year. The State of West Virginia must allow the hunters a sufficiently liberal season and bag limits to remove the surplus deer. The hunter must conduct himself in an ethical manner and be flexible to the harvest needs of the landowner.

West Virginia's deer harvest management plan is a dynamic, 8-step plan with the primary objective to harvest appropriate numbers of deer within a county management unit based on the desired deer population. It provides for incremental increases or decreases in bag limits and liberalizations of seasons as necessary to manage the State's deer population.

After the landowner has determined a deer harvest management objective on his property, which may be to improve the deer herd quality increase antler size or to decrease, increase, stabilize, or even eliminate the herd, then goals to achieve the objective must be planned. Goals will be formulated by the number and quality of deer, both does and bucks, to be removed and/or left on the property.

In order to understand how the harvest of deer correlates to the deer population, it is fitting to define a few terms. Carrying capacity is the maximum number of animals which an environment will support. However, managers may refer to carrying capacity as the maximum sustainable yield of a deer population. In this context it is only important to know that carrying capacity is a term that relates the deer population to the habitat. Except during years of severe winters combined with poor food conditions (i.e., mast failures) most deer herds in West Virginia are well below carrying capacity but above the maximum sustainable yield. Population dynamics or change in the deer population is determined by mortality, reproduction, and movement within the population. Three population indicators that effect population dynamics are size and condition of the animals, sex ratio, and age distribution. Deer can be aged at the time of death by removing the lower jaw bone and aging by tooth replacement and wear. During the hunting season, harvested deer can be placed in various age classes: fawns ( years old), yearlings (1 years old), and adults (2 +). Aging allows deer size and age distributions to be analyzed.

Estimating deer populations is a difficult and expensive job. Usually by the time a good population estimate can be made the data is ancient history and not useful for management purposes. In reality state wildlife agencies use an index to estimate populations. An index is the number of animals related to some measurable parameter of the population. Indices such as harvest, hunter pressure, pellet counts, browse surveys, and population models are used to measure deer population abundance from year to year. In West Virginia, the number of bucks killed during the buck gun season per square mile of deer range in the county has been successfully used as an indicator of population abundance for many years. Indices do not provide an accurate estimate of the population, but provide trend data to analyze the population over time. However, it is useful to convert the buck kill per square mile to a population estimate when explaining or comparing deer populations. Relating this index to a population is dependent on many variables but in most cases the buck kill represents 10 to 20 percent of the deer population.

The landowner usually knows whether he needs to remove more or less does. The biggest question is how many does or bucks to remove. If in doubt, a good place to start is the Big Game Bulletin distributed by the Wildlife Resources Section or the DNR webpage(www.wvdnr.gov). This bulletin lists the kill of antlerless deer and bucks killed per county on a square mile basis (640 acres). A few simple calculations and consultation with the harvest guide (Table 1) should tell if you are decreasing or increasing the deer herd on your property. Landowners who wish to manage for bigger bucks need to pick a criteria that will result in younger, smaller bucks being left to grow.

To successfully evaluate the deer management program, records must be kept in as much detail as necessary to accomplish the objective. Records may be as simple as: the number of antlerless deer and bucks killed each year, or bucks now average 110 pounds and previously weighed 100 pounds, or number of deer observed in an alfalfa field from year to year. However, more intensive deer management efforts need considerably more data to evaluate the program. It is recommended that yearly records be kept of the deer harvest. Records should include the hunters name, date, sex of the deer, age (pull jaw bone and save for DNR biologists), number of points, outside spread of the rack, weight (dressed or live), and if a doe is lactating or not. The landowner will need a good hanging scale capable of weighing to the nearest pound for taking weights and a one-eighth inch steel tape for antler measurements. A Speedager as sold by Forestry Suppliers or a similar deer jaw aging chart is helpful.


Deer Population Indicators

Deer records can be analyzed and used as indicators of population growth or decline as well as the health and structure of the deer herd. The manager uses these indicators to adjust the harvest of bucks and does each year to meet the desired objective. Some commonly used indicators and their management implications are given below:

    Harvest sex ratios - When the purpose is to stabilize the deer herd, a ratio of approximately 1:1 antlerless deer (does and button bucks) to bucks in the harvest is generally used. Thirty to forty percent does in the harvest will usually stabilize the deer herd assuming that the deer herd is being exploited at recommended hunting pressures (normally 1 hunter per 20-50 acres). When the percent of yearling bucks in the harvest exceeds 50%, the recommended exploitation rates can be assumed. When managing for quality or trophy deer the manager should strive for a sex ratio in the deer herd of no more than 3 does to 1 buck.

As a landowner you can do much toward maintaining the deer herd at a desirable level. A general rule is that deer herds increase if you shoot only bucks stabilize at present levels when you shoot equal amounts of bucks and antlerless deer and decrease if you shoot more antlerless deer than you do bucks. The harvest guide (Table 1) indicates how many antlerless deer you should remove in relation to the bucks you harvest depending on whether you want to increase, decrease, or stabilize your herd. As deer may not restrict their home range to your farm, you will need to take into account what your neighbors do and adjust your harvest accordingly unless you have an extremely large farm (2,000+ acres). Normally one hunter per 20-50 acres will provide the hunting pressure needed to attain an adequate buck harvest. Generally, it takes about 4 hunters to kill one buck and about 2 hunters to kill one antlerless deer in West Virginia.

James E. Evans, William N. Grafton, Thomas R. McConnell.
Appreciation is extended to Michael J. Kridle.


Another Explosion

The words “explosion” and “burst” appear in another paper about arthropods. In the biology preprint server bioRxiv, three scientists attempted a new method of arranging insects and arthropods into a Darwinian tree. 2 This time, instead of genomes, they assembled proteomes to see if the major insect orders reflected the genomic phylogeny.

Results: An alignment-free whole-proteome tree of the arthropods shows that (a) the demographic grouping-pattern is similar to those in the gene trees, but there are notable differences in the branching orders of the groups and the sisterhood relationships between pairs of the groups and (b) almost all the founders of the groups have emerged in an explosive burst near the root of the tree.

These authors use the word “burst” a good 13 times, in phrases like “arthropodal burst” and “sudden burst” for all the major orders of insects. Semble familier?

“Arthropodal burst” near the root of ToAr [tree of arthropods]: Figures 3 shows the whole-proteome ToAr with CGD values. It reveals that the “founders” (for definition, see Supplemental information, Fig. S3) of all major groups (at Subphyla et Commander levels) emerged in a burst within a short evolutionary progression span between CGD [cumulative genomic divergence] of 1.6 and 5.8 (marked by a small red arc), near the root of the tree in Figs. 3, 4 and 5. This burst is reminiscent of the “deep burst” of the founders of all kingdoms of Life in the whole proteome tree of Life.

Something about life likes to burst onto the scene without ancestors. One thing is for sure that is a very un-Darwinian picture. And building complex organisms — whether Ediacarans, Cambrian body plans, or arthropods — takes more than excursions of carbon and oxygen.


Voir la vidéo: Katajaa kaatuu (Janvier 2022).