MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025905921 · doi:10.1139/x06-193

Immediate tree uprooting after retention-felling in a coniferous boreal forest in Fennoscandia

2006· article· en· W2025905921 sur OpenAlexvenueno aff
Harri Hautala, Ilkka Vanha‐Majamaa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésPicea abiesFellingTaigaLarchCoarse woody debrisBiotopeBorealEcologyForestryWoody plantBiologyEnvironmental scienceGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the immediate effects of retention-felling on the occurrence of tree uprooting in two different types of boreal spruce forest in Finland to determine whether susceptibility to uprooting is dependent on the biotope. During the first post-treatment year, 7.1% of the trees in the paludified forest type and 1.8% in the upland forest type were uprooted. During the 2 following post-treatment years, uprooting percentages increased considerably (39.3% in the paludified type and 11.5% in the upland type in year 2; 48.3% in the paludified type and 15.2% in the upland type in year 3). Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), the dominant species in both forest types, was the species most susceptible to uprooting. The high uprooting rate in the paludified groups was probably caused by an interaction between the rocky ground and moist overlying peat layer with the shallow root system of P. abies. As paludified forest biotopes are generally recognized to have high biodiversity, the use of green-tree retention in these biotypes may enhance the continuum and survival of sensitive species. Moreover, because of the high level of uprooting, green-tree retention in paludified forest types can quickly and more naturally help restore levels of coarse woody debris.

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)0,000
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest Ecology and Biodiversity StudiesTravaux en français237 207