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Environmental correlates of canopy composition at Mont St. Hilaire, Quebec, Canada<sup>1</sup>

2005· article· en· W1820296897 sur OpenAlexaffabout
Ken Arii, Benoı̂t Hamel, Martin J. Lechowicz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Torrey Botanical Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyDominance (genetics)TsugaEcologyFagaceaeGeographyGrowing seasonTiliaForestryEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arii, K., B.R. Hamel, and M.J. Lechowicz (Department of Biology, McGill University, 1205 Av. Docteur Penfield, Montréal, QC H3A 1B1). Environmental correlates of canopy composition at the Gault Nature Reserve in southwestern Quebec, Canada. J. Torrey Bot. Soc. 132: 90–102. 2005.—The environmental basis for variation in canopy composition was investigated in an extensive old-growth forest at Mont St. Hilaire, Quebec, Canada. Based on 144 permanent plots, spatial variation in canopy tree species and the effect of environmental variables on canopy composition were examined using canonical correspondence analysis (CCA). Slope and the amount of direct solar radiation received during the growing season, both of which are good indicators of soil moisture, were the main factors explaining plot-to-plot variation in canopy composition. Quercus rubra, Betula papyrifera, Ostrya virginiana and Pinus strobus predominated on plots with high insolation and steeper slope, while species such as Acer saccharum, Fagus grandifolia, Betula alleghaniensis, and Tilia americana occurred on sites with gentler slope and lower insolation during the growing season. Additionally, plots with greater dominance of Acer saccharum in the canopy had higher soil nitrogen availability, and plots with greater dominance of Fagus grandifolia had lower Ca availability.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,107

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations30
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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