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Enregistrement W2044948793 · doi:10.1139/x05-215

Temporal development of decaying log habitats in wet sprucefir stands in east-central British Columbia

2005· article· en· W2044948793 sur OpenAlexvenueaboutno aff
S. Craig DeLong, Lori D. Daniels, B. H. Heemskerk, Ken Olaf Storaunet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies lasiocarpaPicea engelmanniiHabitatForestryEcologyVegetation (pathology)GeographyEnvironmental scienceBiologyPinus contorta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time since death and time since fall were estimated for hybrid spruce (Picea glauca (Moench) Voss × Picea engelmannii Parry ex Engelm.) and subalpine fir (Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.) logs to quantify temporal changes in log decay and habitat quality in east-central British Columbia. We sampled 136 logs (72 spruce and 64 fir) for species, size, and morphological attributes and used dendroecological techniques to estimate year of death (n = 97) and fall (n = 22). Time since death and time since fall of spruce and fir were similar in decay classes 1 and 2; fir was older than spruce in more advanced stages of decay. Discriminant analysis based on time since fall correctly classified logs into four decay classes for 67% and 80% of spruce and fir, respectively. Function as wildlife habitat changed significantly as logs decayed. Logs served as elevated runways for approximately 15 years and then increased in value as habitat for invertebrates and insectivores as wood softened and vegetation established. Concealed spaces increased as the wood decomposed but decreased when logs collapsed. We conclude that decay classes represent biologically and statistically significant stages of log decomposition that are relevant to wildlife habitat and therefore provide a useful construct for model development and field interpretation..

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations28
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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