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Enregistrement W1783716108 · doi:10.1139/x11-140

Overstory and understory relationships in longleaf pine plantations 14 years after thinning and woody control

2011· article· en· W1783716108 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy B. Harrington

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningUnderstoryBasal areaHardwoodSpecies richnessAbundance (ecology)ForestryShrubWoody plantSilvicultureCoarse woody debrisAgroforestryCanopyEcologyBiologyGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To develop silvicultural strategies for restoring longleaf pine ( Pinus palustris Mill.) savannas, mortality and growth of overstory pines and midstory hardwoods and abundance and species richness of herbs were studied for 14 years after pine thinning and nonpine woody control. Pine cover in thinned stands was about half of that in nonthinned stands through year 5, but it lagged by only 8% and 3% in years 9 and 14, respectively, because of vigorous crown responses. Despite a cumulative mortality of 64% of hardwood stems from prescribed fires in years 0, 4, and 9, hardwood basal area in thinned stands (2.1 m2·ha–1) was three times that in nonthinned stands (0.7 m2·ha–1) in year 14. Thinning was associated with 13%–22% more cover and six to eight more species of herbs in years 3–8 but only 6% more cover and two more species in year 14 because of accelerated growth of pine cover and hardwood basal area. However, similar increases in cover and richness of herb species in the woody control treatment were retained through year 14 because it had sustained reductions in hardwood and shrub abundance. Silvicultural strategies that substantially delay encroachment by pines, hardwoods, and shrubs will be those most effective at retaining herb species in longleaf pine savannas, including planting pines at wide spacing, periodic thinning and woody control, and frequent burning.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations51
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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