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Enregistrement W2011695143 · doi:10.3390/f6040929

A Comparison of the Composition and Diversity of Tree Populations along a Hydrological Gradient in Floodplains (Southern Québec, Canada)

2015· article· en· W2011695143 sur OpenAlexaffabout
Jean-Sébastien Berthelot, Diane Saint‐Laurent, Vernhar Gervais-Beaulac, Aurélien Présent

Notice bibliographique

RevueForests · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloodplainFlood mythGeographyRiparian forestQuadratWoodlandPluvialEcologyPhysical geographyRiparian zonePopulationTransectDemographyGeologyArchaeologyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the current climate changes, it is essential to understand the mechanisms that govern floods and flow regimes and their effects on the dynamics of riparian forests. The aim is to assess the effects of new hydrological conditions (increase in flood frequency) on forest stands subject to frequent floods. The sampling sites (total of 94 quadrats) are located in riverine woodlands, and the choice of location corresponds to the boundaries of the flood-risk zones established by official government maps. Our study shows that there are significant differences in the composition and diversity of forest communities following differences in the flood recurrence zones. In the active floodplains (i.e., recurrence interval of 0–20 years), the tree population stands are clearly distinguished from other intermediate flood zones (interval of 20–100 years). Differences are also noted in the structure of the communities, in particular in the frequent flood zones, which are characterized by a low renewal rate, low density and less-diversified forest stands. The frequent floods risk forest stand rejuvenation and creating decline as a result of increased tree mortality and the low renewal rate. With the expected increases in the number of flood events in the coming decades, there may be greater tree mortality and a gradual disappearance of the forest communities.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,055

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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