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Enregistrement W2031522546 · doi:10.1139/x10-194

Effects of climate on growth of lodgepole pine and white spruce following site preparation and its implications in a changing climate

2011· article· en· W2031522546 sur OpenAlexafffundvenue
Francesco Cortini, Philip G. Comeau, Jacob O. Boateng, Lorne Bedford, John McClarnon, Allan Powelson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMinistry of Forests, Lands and Natural Resource Operations
Mots-clésPinus contortaBorealTaigaClimate changeEnvironmental scienceVegetation (pathology)ForestryGrowing seasonEcologyPhysical geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Site preparation and vegetation control can be used to mitigate climate change effects on early plantation growth in boreal forests. In this study, we explored growth of lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) and white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) in relation to climate and site preparation using 20 years of data collected from studies in British Columbia. Results indicate that up to 45% of the variation in spruce growth and up to 37% of the variation in pine growth over this 20-year period can be explained by selected climatic variables. Monthly climate variables showed a stronger relationship to conifer growth than seasonal and annual variables. Climate variables related to the preceding year accounted for more than half of the variables in the final equations, indicating a lagged response in conifer growth. Future projections indicated that height growth of young lodgepole pine plantations in the sub-boreal zone could benefit (in the short term) from longer growing seasons by up to 12% on untreated stands. Untreated young white spruce plantations in the boreal zone may suffer height growth decreases of up to 10% due to increased drought stress. Vegetation control and mechanical site preparation treatments appear to mitigate effects of climate change to some extent.

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)0,002
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 seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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