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Enregistrement W123831127 · doi:10.1093/njaf/23.3.184

Release of Naturally Established White Pine Seedlings from Competition: An Objective Field Index

2006· article· en· W123831127 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Nolet, Daniel Bouffard, François Lorenzetti

Notice bibliographique

RevueNorthern Journal of Applied Forestry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingCompetition (biology)BiologyRubusHardwoodOld fieldForestryHorticultureAgronomyAgroforestryBotanyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gap cutting has been recently prescribed in Quebec to favor the regeneration of midtolerant species such as white pine. However, this new practice may lead to increased competition, jeopardizing the survival of established seedlings. One important question, therefore, is how much care will be required to ensure that the seedlings will reach the sapling stage. More importantly, a practical field tool is needed to determine under which conditions a seedling must be released from competition. For the present study, three sets of 42 white pine (Pinus strobus L.) seedlings were selected from 4-year-old gaps in a mixed tolerant hardwood–white pine stand so as to cover the widest range of competition intensity, and so the main competitor species would be individuals of one of the following: pin cherry (Prunus pensylvanica L.f.), trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), or wild raspberry (Rubus idaeus L.). A seedling vigor index was developed, and counts of and measurements on stems of competitor species were conducted. Several competition indices were computed, and regression analyses were performed to determine which indices explained the most of the observed variation in seedling vigor. A composite competition index to be used as a decision rule to release a white pine seedling was developed by combining selected competition indices, balancing precision of the models with ease-of-use in the field. Finally, the integration and the economic assessment of the field index into the planning of regeneration efforts are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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