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Enregistrement W2035425598 · doi:10.1139/x04-209

Bryophyte community differences between edge and interior environments in temperate rain-forest fragments of coastal British Columbia

2005· article· en· W2035425598 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Lyn Baldwin, Gary E. Bradfield

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKillam TrustsVancouver Foundation
Mots-clésSpecies richnessBryophyteTransectAbundance (ecology)EcologyTemperate rainforestHabitatWindthrowTemperate climateContext (archaeology)LoggingSnagGeographyForestryEnvironmental scienceBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The species richness, community composition, and abundance of bryophytes within taxonomic and functional groups were examined in relation to habitat conditions in forest edge and interior habitats of nine old-growth temperate rain-forest patches remaining after logging in the Nimpkish River Valley of Vancouver Island, British Columbia. Bryophytes were sampled at a fine scale using 0.1 m × 0.3 m microplots to examine responses of species abundance on the forest floor, downed logs, and tree bases and at a coarser scale using 10 m × 2 m belt transects to determine changes in patterns of species richness and distribution. Edge habitats, sampled to a depth of 45 m into the forest fragments, were characterized by greater windthrow disturbance. Within the edge zone, increases in the richness of clearing-affiliated functional groups were associated primarily with the location of windthrown trees and tip-up mounds, rather than with distance from the edge per se. Interior habitats had both greater abundance of old-growth-associated functional groups and total bryophyte cover. The extension of the edge zone to at least 45 m into remnant patches carries implications for minimum patch size requirements in the context of variable-retention logging of coastal temperate rain forests.

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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,253

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations45
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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