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Enregistrement W1968495384 · doi:10.1139/x04-019

<i>Quercus michauxii</i> regeneration in and around aging canopy gaps

2004· article· en· W1968495384 sur OpenAlexvenueno aff
Loretta L. Battaglia, Beverly Collins, Pamela Weisenhorn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GeorgiaU.S. Department of AgricultureU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésCanopySeedlingEnvironmental scienceGrowing seasonTree canopyUnderstoryBiologyEcologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floodplain forests are subject to frequent windstorms, which create canopy gaps and microtopographic heterogeneity. Forest regeneration may be enhanced when light and microtopographic conditions are both favorable, but slower growing canopy species may still require multiple disturbance events to reach the canopy. In 2001, we revisited a cohort of Quercus michauxii Nutt. seedlings planted in 1995 on pit–mound microsites that were constructed in and around canopy gaps to determine patterns of seedling persistence and investigate the effects of canopy openness and microtopography on seedling survival and growth. After 7 years, canopy openness in gap centers had decreased to levels that did not differ from levels in forest canopy. Seedling height and maximum root depth were greatest in gap centers, where light was initially greater but seedling growth rates declined over time. Soil moisture was greater in pits, where establishment and survival were very low. Roots of some seedlings reached from mound surfaces to depths and moisture levels comparable to those of adjacent pits, which might facilitate survival in both floods and droughts. Quercus michauxii can persist on elevated sites in aging gaps, and positive feedback in sites favorable for recruitment can enhance seedling growth; ascent into the canopy will likely require additional canopy-opening events.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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