MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2018009824 · doi:10.1139/x02-003

Single-tree versus group selection in hemlock-hardwood forests: are smaller openings less productive?

2002· article· en· W2018009824 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher R. Webster, Craig G. Lorimer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTsugaYellow birchBiomass (ecology)Basal areaHectareBeechUnderstoryCanopyForestrySilvicultureHardwoodBiologyEcologyEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of opening size on gap cohort biomass was examined in uneven-aged hemlock-hardwood forests in northeastern Wisconsin by sampling 36 canopy gaps ranging from 5 to 800 m2 in area and from 3 to 55 years of age. The standing crop of whole-tree aboveground biomass per hectare was greater in multiple-tree gaps than single-tree gaps of similar age. However, biomass production approached an asymptote at fairly small opening sizes, and 400–800 m2 group selection openings did not have significantly more biomass per unit area than small multiple-tree gaps (80–100 m2). Similarly, mean tree dimensions, recent height growth increments, and basal area increments for most species of gap trees approached an asymptote at an opening size of approximately 100 m2. As opening size increased, yellow birch (Betula alleghaniensis Britton) superseded eastern hemlock (Tsuga canadensis (L.) Carrière) as the species with greatest relative biomass. The selection system appears to be a viable alternative to the even-aged shelterwood system in hemlock forests where browsing pressure is not excessive, but use of group selection may require additional treatments to ensure that some gaps >100 m2 are captured by hemlock.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations68
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207