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Enregistrement W2009654186 · doi:10.1139/x07-145

Restoration of natural legacies of fire in European boreal forests: an experimental approach to the effects on wood-decaying fungi

2008· article· en· W2009654186 sur OpenAlexvenueno aff
Kaisa Junninen, Jari Kouki, Pertti Renvall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaj ja Tor Nesslingin SäätiöMinistry of Environment
Mots-clésTaigaThreatened speciesLoggingEcologyBorealPrescribed burnEnvironmental scienceFire regimeBiologyEcosystemHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective fire suspension in Fennoscandian boreal forests has caused a number of species to become threatened. To compensate for the negative ecological impacts of fire elimination, prescribed burning of forests as a restoration method has been introduced recently. We studied the effects of controlled burning on assemblages of wood-decaying polypores (Basidiomycota), including red-listed species, in a large-scale field experiment in Finland. A total of 24 forest sites were included in the factorial study design with two factors: logging and burning. The presence of polypore fruiting bodies was documented 1 year before the treatments, and 1 and 4 years after the treatments. Over 11 000 observations of 104 species of polypores were made. Change in the fungal species composition due to logging and burning was clear after 4 years. At the species level, the responses to logging and fire varied depending on the species. Treatments increased fruiting of pioneer decayers; however, most red-listed species seemed to suffer. Thus, prescribed burning does not offer immediate benefits for most red-listed species. In unlogged forests, the restorative effects of fire are likely to be seen later as the death and decay processes of trees continue and provide more resources for polypores.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations61
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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