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Enregistrement W1997602189 · doi:10.1139/x04-042

Sphagnum invasion after clear-cutting and excavator mounding in a hypermaritime forest of British Columbia

2004· article· en· W1997602189 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Taro Asada, Barry G. Warner, A. Banner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphagnumPeatThujaWestern HemlockTsugaProductivityEcologyBiologyGeographyBotanyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sphagnum invasion 8 years after an experimental clear-cut and mounding field trial was examined in a mesic western redcedar (Thuja plicata Donn ex D. Don) – western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) forest on the outer north coast of British Columbia. Sphagnum invasion was prominent in wet hollows in the mounded blocks. Pioneer species, Sphagnum pacificum Flatb. and Sphagnum angustifolium (C. Jens. ex Russ.) C. Jens., were common despite being minor components in the precut forest. Sphagnum girgensohnii Russ., a species of forests, showed expanding colonies and contained some Sphagnum capillifolium (Ehrh.) Hedw. Comparisons of vertical growth and decomposition rates of Sphagnum in the experimental field site and in a nearby natural peatland suggest that peat accumulation potential in the Sphagnum colonies in the mounded blocks is similar to that in the natural peatland. These observations suggest that open peatland-type plant communities become established and paludification processes are beginning. Mounding may be an effective strategy for silvicultural management to improve tree growth in the short term but may initiate paludification and negatively impact forest productivity in the long term in hypermaritime lower productivity 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 enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,831

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations16
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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