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Enregistrement W2027858951 · doi:10.4236/ojf.2015.54029

Climate Variation and Disturbance Regime Affect Stand Composition and Structure of the Boreal Forests in Southwest Yukon of Canada

2015· article· en· W2027858951 sur OpenAlexaffabout
Shyam K. Paudel, Suzanne W. Simard, Craig R. Nitschke, John L. Innes

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Forestry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaDisturbance (geology)DeciduousBorealSalicaceaeEcologyEnvironmental scienceProductivityBalsamForestryBoreal ecosystemWoody plantStand developmentGeographyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cold and dry boreal forests of the Southwest Yukon are dominated by white spruce (Picea glauca), trembling aspen (Populus tremuloides) and balsam poplar (Populus balsamifera), and the variability in structure and composition of stands depends on the favourability of disturbance, climate and site conditions for stimulating regeneration. In this study, we investigated relationships between stand structure and ecological, climatic and disturbance factors in the southwest Yukon. We found that white spruce dominates mature forests across the landscape, but it is regenerating proportionately less than trembling aspen. Nevertheless, regeneration of all the three species was abundant following any type or severity of disturbance. Height and diameter of both species varied with several environmental variables, particularly site physiography. Mixed stands of aspen and white spruce were more productive than pure stands of aspen or spruce. However, overall productivity in mixed stand decreased when density of aspen was more than 1000 stems/ ha. These results suggested that mixed stands of deciduous and coniferous species where appropriate should be promoted maintaining aspen density below 1000 stems/ha as the productivity declined beyond this threshold. Similarly, we suggest carrying out selection harvesting of co-dominant trees and regular thinning of intermediate trees to promote the height and diameter growth of the remaining trees.

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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,350

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
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 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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