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Enregistrement W2001853303 · doi:10.1139/cjfr-2014-0273

Exploring forest productivity at an early age after fire: a case study at the northern limit of commercial forests in Quebec

2015· article· en· W2001853303 sur OpenAlexaffvenueabout
Rik Van Bogaert, Sylvie Gauthier, Frédéric Raulier, Jean-Pierre Saucier, Dominique Boucher, André Robitaille, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsCentre de Géomatique du QuébecNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityAfforestationStockingForestryEnvironmental scienceSilvicultureAgroforestryForest managementClimate changeGeographySecondary forestEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in northern forests is increasing worldwide for both timber production and climate change mitigation. Studies exploring forest productivity at an early age after fire and its determining factors are greatly needed. We studied forest productivity, defined as the combined quality of stocking and growth, of 116 10- to 30-year-old postfire sites. The sites were spread over a 90 000 km 2 area north of the Quebec commercial forestry limit and were dominated by Picea mariana (Mill.) B.S.P. and Pinus banksiana Lamb. Seventy-two percent of our sites were classified as unproductive, mainly because of poor growth. Because growth was mostly determined by climatic factors, afforestation alone may not be sufficient to increase stand productivity in our study area. In addition, our results suggest that P. banksiana on dry sites may be less resilient to fire than previously thought, presumably because of poor site quality and climate. Overall, this is one of the first studies to explore productivity issues at an early age in natural northern forests, and the analysis scheme that defines forest productivity as the result of growth and stocking could provide a useful tool to identify similar issues elsewhere.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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