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Enregistrement W1961572861 · doi:10.1139/cjfr-2014-0514

Impact of postfire management on forest regeneration in a managed hemiboreal forest, Estonia

2015· article· en· W1961572861 sur OpenAlexvenueno aff
Kristi Parro, Marek Metslaid, Getter Renel, Allan Sims, John A. Stanturf, Kalev Jõgiste, Kajar Köster

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaRegeneration (biology)ForestryAbundance (ecology)SilvicultureBorealEnvironmental scienceForest managementEcologyStand developmentAgroforestryGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is a significant agent for the development of boreal and hemiboreal forests, altering soil and light conditions, affecting seedbanks, and removing seed trees. Burned areas should be managed with care, as inappropriate techniques prolong the regeneration period and reduce the diversity and resilience of stands to disturbances. To study the effects of fire and postfire management on the successional changes in regeneration abundance, species composition and tree height sample plots were established in sandy pine forests in northwestern Estonia on areas burned 2 or 22 years ago. Five types of sample plots were established: (i) areas without fire damage, (ii) burned uncleared areas, (iii) burned forest areas cleared after forest fire, (iv) burned uncleared areas with live trees, and (v) burned uncleared areas with dead trees. Three main tree species common to hemiboreal forests were analyzed: Betula spp., Pinus sylvestris L., and Populus tremula L. Results showed that clearing burned areas after wildfire significantly reduced the abundance of regeneration compared with burned uncleared areas but favored height growth of P. sylvestris in later development. To regenerate and maintain mixed stands after wildfire, retaining some residual trees can facilitate regeneration compared with complete clearing, although a dense stand with live trees or a large amount of deadwood can hinder regeneration.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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