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Enregistrement W1984903704 · doi:10.1139/x07-062

Natural regeneration and vegetation changes in wet spruce forests after natural and artificial disturbances

2007· article· en· W1984903704 sur OpenAlexvenueno aff
Magda Jonášová, Ivona Matějková

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBark beetlePicea abiesFellingVegetation (pathology)Bark (sound)ForestryRegeneration (biology)SilvicultureNational parkLoggingForest managementGeographyAgroforestryNatural regenerationEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An extensive area of Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.) forests in the Šumava Mountains, Central Europe, has been affected by a massive bark beetle ( Ips typographus L.) outbreak since the mid-1990s. One part of the area was left without intervention and two types of intervention have been applied in other parts: (1) the classical forest approach, based on the logging of attacked trees and (2) “sanitation”, in which attacked trees were cut down, debarked, and left lying in the stand. The main goal of our research was to test the impact of nonintervention and both types of intervention on the regeneration of the Norway spruce forests. The Norway spruce forests influenced by natural disturbances (bark beetle outbreak and windfalls) regenerated very well if left without intervention. The bark beetle outbreaks and windfalls do not represent a threat to the long-term persistence of the forests. Clearcuts resulted in formation of pioneer stages with a postponed spruce regeneration. In sanitation plots, the reduction of both previous vegetation and tree regeneration was obvious. Generally, both interventions against bark beetle delayed the recovery of Norway spruce forests.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations31
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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