MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997271632 · doi:10.14214/sf.79

Alternative silvicultural practices in irregular boreal forests: response of beetle assemblages

2011· article· en· W1997271632 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Philippe Légaré, Christian Hébert, Jean‐Claude Ruel

Notice bibliographique

RevueSilva Fennica · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearcuttingBorealTaigaSustainable forest managementSnagCoarse woody debrisForestryEcologyAgroforestryAbundance (ecology)Forest managementSilvicultureGeographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the process of implementing sustainable management in the eastern Canadian boreal forest, we tested two selection cutting methods and compared them with two widely used practices in the boreal forest: clearcutting with protection of the advanced growth and soils and irregular shelterwood cutting leaving small merchantable stems. We used old-growth irregular stands as references in comparing the impact of these silvicultural treatments on the diversity and abundance of beetles. Three groups were targeted: saproxylic flying beetles, epigaeic saproxylic beetles and epigaeic non-saproxylic beetles. A sampling design including 320 pitfall traps and 80 multidirectional flight-interception traps was deployed in 2007. A total of 26 906 beetles was captured including 407 taxa distributed among 52 families. We found that clearcutting with protection of the advanced growth and soils and irregular shelterwood cutting leaving small merchantable stems had a greater impact on beetle communities than both selection cuttings. Canopy opening as well as the presence of snags and downed woody debris appear as important attributes for several saproxylic and non-saproxylic species. Beetle communities in selection cuttings remained more similar to those found in controls; these silvicultural treatments are new tools to implement ecosystemic and sustainable management in irregular boreal 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)0,001
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,505

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSilva FennicaMême sujetForest Ecology and Biodiversity StudiesTravaux en français237 207