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Enregistrement W2041811047 · doi:10.5558/tfc83723-5

Draining an unproductive black spruce peatland stand: 18-year post-treatment tree growth and stand productivity estimation

2007· article· en· W2041811047 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sylvain Jutras, Jean Bégin, André P. Plamondon, Hannu Hökkä

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésDitchPeatProductivityDrainageBorealBlack spruceTaigaEnvironmental scienceForestrySite indexTree (set theory)Hydrology (agriculture)EcologyGeographyGeologyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the eastern Canadian boreal forest, drainage of unproductive black spruce peatlands is an infrequently used silvicultural treatment. The sparse scientific literature concerning its influence on tree growth is, however, relatively positive about the possibility of using drainage to convert unproductive stands into productive ones. This study aimed to address this issue by assessing the individual tree growth and by estimating the future stand productivity on a drained black spruce peatland stand. Results showed larger mean annual post-drainage stump diameter increment with increasing ditch proximity but they also showed the lack of effect of the treatment at distances greater than 15 m from the ditch. Small-sized trees reacted more strongly to the treatment than larger ones. Estimated site productivity was also influenced by the ditch proximity. The presence of excavating mounds on only one side of the ditch greatly influenced tree growth and site productivity. Considering the obtained results, intensive drainage operations, utilizing narrow ditch spacing, would be necessary in order to transform the type of unproductive sites studied into productive ones. Key words: diameter growth, site index, forested peatland, forest drainage, Picea mariana

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)0,001
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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