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Enregistrement W2000116320 · doi:10.1139/x06-266

Quantitative and qualitative effects of a severe ice storm on an old-growth beech–maple forest

2007· article· en· W2000116320 sur OpenAlexaffvenueabout
Koichi Takahashi, Ken Arii, Martin J. Lechowicz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal areaBeechMapleDiameter at breast heightUnderstoryForestryCanopyDominance (genetics)Forest dynamicsStormWindthrowStand developmentBiologyEnvironmental scienceEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparing permanent plots censused in 1997 and again in 2005, we quantified the impact of a severe ice storm on forest composition and dynamics in an old-growth beech–maple forest in eastern Canada. Acer saccharum Marsh. and Fagus grandifolia Ehrh. accounted for 78% of stand basal area immediately before the January 1998 ice storm. By 2005, eight growing seasons after the ice storm, stand basal area had dropped from 49.1 m2/ha to 31.5 m2/ha, and total tree density (>1 cm diameter at breast height (DBH)) decreased from 6350 stems/ha to 3875 stems/ha. However, A. saccharum and F. grandifolia remained dominant, accounting for 74% of stand basal area. Detrended correspondence analysis of relative dominance ratios at each plot in 1997 and 2005 showed that community composition did not change much during this period for either understory (1 cm ≤ DBH < 10 cm) or canopy trees (DBH ≥ 10 cm). The ice storm did not lead to significant recruitment of saplings (DBH ≥ 1 cm), but appears to have only contributed more to the growth of already-established saplings. We conclude that the ice storm of 1998 substantially decreased stand basal area and stem density but did not act to change the overall species composition or tree diversity in this old-growth beech–maple forest.

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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,859

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations22
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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