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Enregistrement W191447057 · doi:10.1093/wjaf/23.1.46

Potentials of Natural Tree Regeneration after Clearcutting in Subalpine Forests

2008· article· en· W191447057 sur OpenAlexaffabout
Jüergen Kreyling, Andreas Schmiedinger, S. Ellen Macdonald, Carl Beiekuhnlein

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Applied Forestry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearcuttingRegeneration (biology)Pinus contortaSeedlingStockingUnderstorySilvicultureForestryCoarse woody debrisNatural regenerationBiologyEcologySpecies richnessAgroforestryHabitatGeographyAgronomyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regeneration of interior mountain forests still is not adequately understood, although these forests are subject to intensified use over the last decades. We examined factors influencing the success of natural tree regeneration after harvesting in the Engelmann spruce–subalpine fir zone of the Monashee Mountains, British Columbia, Canada. Distance from the forest edge was an important factor for regeneration; at distances exceeding 70 m from the forest edge only 50% of plots showed sufficient natural regeneration to meet stocking targets compared with 90% of plots closer to forest edges. Seedling density and growth were superior in the more protected southern portions of clearcuts. Seedling growth was less in plots containing high cover of downed woody debris. There was no relationship between understory plant diversity or composition and tree seedling regeneration. However, cover of fireweed (Epilobium angustifolium) had a significant negative relationship with density but not growth of tree seedlings, particularly for lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia). Cover of fireweed decline substantially within the first 10 years after clearcutting. We conclude that natural regeneration of trees has potential to help achieve stocking targets and also to maintain natural diversity of tree species if spatial constraints, especially thresholds in clearcut size, are considered.

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)0,001
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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