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Enregistrement W2063129587 · doi:10.1139/x03-159

Long-term forest utilization can decrease forest floor microhabitat diversity: evidence from boreal Fennoscandia

2004· article· en· W2063129587 sur OpenAlexvenueno aff
Timo Kuuluvainen, Raija Laiho

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest floorTaigaNatural forestEcologyNatural (archaeology)BorealGeographyEnvironmental scienceSecondary forestForestryVegetation (pathology)Forest structureBiodiversityAgroforestryEcosystemBiologyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest floor microhabitat diversity was studied in old Pinus sylvestris L. dominated forest sites in two regions within the middle boreal vegetation zone in Fennoscandia: in 50 managed forest sites in the Häme region in southwestern Finland and in 45 natural or old selectively logged forest sites in the Kuhmo–Viena region in northeastern Finland and northwestern Russia. The forests in the Häme region are characterized by a long history of forest utilization, while the forests in the Kuhmo–Viena region can be regarded as natural or near natural. The managed forest sites in Häme had significantly lower forest floor microhabitat diversity compared with natural and near-natural forests. Microhabitats that were significantly more scarce in managed versus natural and near-natural forest sites included humps, depressions, decayed wood, and vicinity of decayed wood. On the other hand, even ground was significantly more abundant in managed forest compared with natural and near-natural forest. Microhabitat availability was also reflected in the occurrence of tree saplings growing in different microhabitats. The results suggest that long-term forest utilization has decreased forest floor microhabitat diversity. This has occurred because of a decreased amount of fallen deadwood and, possibly, lack of soil disturbances because of fewer uprootings caused by falling trees.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,130

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 savante0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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