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Enregistrement W2035307198 · doi:10.1139/x10-207

The effect of tree dimension on the diversity of bark microhabitat structures and bark use in Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i> var. <i>menziesii</i>)

2011· article· en· W2035307198 sur OpenAlexvenueno aff
Alexa K. Michel, Susanne Winter, Andreas Linde

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBark (sound)Coarse woody debrisHabitatBiologyEcologyVegetation (pathology)Botany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this study was to investigate the role of tree dimension and associated bark structures for high structural complexity and high natural biodiversity in forest ecosystems. Two-hundred and ninety-one Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. menziesii (Mirbel) Franco) trees in two regions of the US Pacific Northwest were investigated for the relationship between tree diameter and bark thickness (measured as bark fissure depth) and the relationships of both to bark microhabitats and signs of bark use. Our results emphasize the habitat function of tree bark of large-diameter Douglas-fir trees. Many bark microhabitat types and their total abundance significantly increased with increasing tree diameter and bark thickness. These were bark pockets with and without decaying substrate, bowls in the bark, and signs of bark use, e.g., small holes from woodpecker drillings and large insects, large bark excavations from woodpeckers, spider funnel webs, natural cavities at the stem base without decay, and the occurrence of herb vegetation at the tree base. In forest monitoring, tree diameter may be a good indicator of the number of bark microhabitats and of bark thickness because it is strongly related to both of these variables. However, because of the high variability of bark thickness in large-diameter trees, we suggest monitoring bark fissure depth if an ecological evaluation of Douglas-fir forests is needed.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,182 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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