MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968720315 · doi:10.4296/cwrj2804673

Water Availability, Climate Change and the Growth of Douglas-Fir in the Georgia Basin

2003· article· en· W1968720315 sur OpenAlexvenueaboutno aff
David L. Spittlehouse

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePotential evaporationDouglas firProductivityClimate changeCanopyHydrology (agriculture)Volume (thermodynamics)EvaporationForestryGeographyEcologyGeologyMeteorologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) is an important species for timber production in the Georgia Basin with growth dependent on moisture availability during the summer. The potential effect of climate change on water availability and the productivity of coastal Douglas-fir was evaluated using relationships between available water and Douglas-fir yield developed from field measurements and the Ministry of Forests’ timber production and recovery analysis system. Summer water availability (May to July rainfall plus 60% of the water storage capacity of the root zone) ranged from 175 to 295 mm for the sites investigated. The May to July potential evaporation for 1951 to 2002 calculated using the Penman-Monteith equation and a field-derived canopy resistance function varied from 153 to 279 mm. The sites had a sensitivity of 6.1 m3 of merchantable volume ha−1 per mm of available water. Summer potential evaporation for a range of climate change scenarios was calculated. Change in water availability through a 10% reduction in rainfall or a 6% increase in potential evaporation over the life of the stand could result in a reduction in stand volume by up to 80 m3 ha−1 at harvest, 10 to 30% of current merchantable volume.

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 enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,811

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations37
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriquesMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207