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Enregistrement W2054398892 · doi:10.1139/x00-184

Analysis of temporal variation and species-site relationships of witness tree data in southeastern Pennsylvania

2001· article· en· W2054398892 sur OpenAlexvenueno aff
Bryan A. Black, Marc D. Abrams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarshGeographyWoodlandDendrochronologyForestryEcologyEnvironmental scienceArchaeologyWetlandBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Witness tree species – site relationships are described with respect to parent material, soil drainage, and soil surface texture in Lancaster County, southeastern Pennsylvania. Quercus velutina Lam. and Carya were positively associated with "limestone" parent materials and well-drained, loamy sites. Quercus velutina was strongly associated with "acid shale and sandstone" parent materials and well-drained, upland soils. Quercus alba L. was most abundant on parent material classes associated with stream valleys and coves while Qurecus prinus L. and Castanea dentata (Marsh.) Borkh. were positively associated with well-drained, rocky sites on "quartzite" parent materials. Procedures were then developed to test for significant changes in witness tree species frequencies over the 100-year period of metes and bounds surveys in Lancaster County. These tests revealed that Quercus coccinea L., Nyssa sylvatica Marsh., and early successional species were surveyed much later than Quercus rubra L., Q. alba, and Carya spp. Agricultural land clearing, cutting for firewood, selective logging, and the charcoal-iron industry all probably contributed these species changes. Overall, abundances of minor species appear to be much more sensitive to these early settlement land uses. Given the extent of metes and bounds surveys, these tests for temporal variations may be applied to witness tree data throughout the eastern United States.

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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,128 · 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

Citations30
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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