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Enregistrement W2062521830 · doi:10.5558/tfc80687-6

Soil temperatures and suckering response of trembling aspen (<i>Populus tremuloides</i>Michx.) following disposal of hog on winter-logged cutblocks

2004· article· en· W2062521830 sur OpenAlexaffvenue
Timothy S. S. Conlin, Dave Cheyne, J. R. Dymond

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensAlberta Pacific Forest Industries
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGrowing seasonWoody plantAgronomyHorticultureBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bark and wood residue, commonly referred to as "hog fuel" or "hog," from a portable pulp chipper was deposited on aspen cutblocks in replicated 10 x 10 m treatment plots during winter logging operations in northeastern British Columbia. The treatments emulated disposal of hog under conditions that simulated on-site chipping operations. Three different rates of hog disposal were applied; 34, 68 and 102 kg m-2, and three cutblocks were treated, one each during February of 1997, and March of 1998 and 1999. We originally hypothesized that the deposition of hog would lower soil temperatures in the treated plots and reduce aspen sucker density during the following growing season. However, our observations showed an initial lag in soil warming in the treatments followed by temperature levels that rose above that exhibited in the control plots. Higher soil temperatures were correlated with greater rates of hog disposal. Increased suckering was not observed in response to higher soil temperatures and stem densities decreased as hog application rates increased. Key words: in-woods, on-site, chipping, Populus tremuloides, hog fuel, soil temperature

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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