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Enregistrement W1651334091 · doi:10.15273/pnsis.v45i2.3985

Post-hurricane coniferous regeneration in Point Pleasant Park.

2010· article· en· W1651334091 sur OpenAlexaffabout
James W.N. Steenberg, Peter N. Duinker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)National parkTransectGeographyRegeneration (biology)ForestryEcological successionEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Point Pleasant Park in Halifax, Nova Scotia, sustained catastrophic forest disturbance from Hurricane Juan in September, 2003. This study assessed the adequacy of natural coniferous regeneration in the park in the fall/winter of 2006-2007 and compared the regeneration with pre- and post-disturbance park surveys. The park was stratified using existing trails, transects were spaced 10 m apart, and 20 m2 plots were laid every 10 m. There was a large observed variation of seedling density, with the highest densities being found in the northern and western section of the sample area, and the lowest being found in the south-east. Red spruce was the dominant regenerating species. Balsam fir showed a high variation in density. White pine was less dense and fairly uniformly distributed whereas eastern hemlock had a sparse and patchy distribution. White spruce and exotic species were sparse and tended to be found in areas with lower total regeneration. The comparison with the pre- and post-disturbance park surveys revealed regeneration similar in composition to existing and pre-disturbance forest cover. There are several park management techniques that could benefit park recovery such as the use of donor sites, the importation of favourable conifer species for fill-planting, the culling of some exotic species, and volunteer planting programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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