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Enregistrement W2064276962 · doi:10.3390/f4030613

Managing Understory Vegetation for Maintaining Productivity in Black Spruce Forests: A Synthesis within a Multi-Scale Research Model

2013· article· en· W2064276962 sur OpenAlexafffundabout
Nelson Thiffault, Nicole J. Fenton, Alison D. Munson, François Hébert, Richard Fournier, Osvaldo Valeria, Robert L. Bradley, Yves Bergeron, Pierre Grondin, David Paré, Gilles Joanisse

Notice bibliographique

RevueForests · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversité de SherbrookeUniversité LavalCentre de Géomatique du QuébecMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésUnderstoryBlack spruceSilvicultureBorealTaigaEnvironmental scienceEcologyForest managementEcosystemBiodiversityVegetation (pathology)AgroforestryProductivityForest ecologyDisturbance (geology)BiomeGeographyBiologyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable management of boreal ecosystems involves the establishment of vigorous tree regeneration after harvest. However, two groups of understory plants influence regeneration success in eastern boreal Canada. Ericaceous shrubs are recognized to rapidly dominate susceptible boreal sites after harvest. Such dominance reduces recruitment and causes stagnant conifer growth, lasting decades on some sites. Additionally, peat accumulation due to Sphagnum growth after harvest forces the roots of regenerating conifers out of the relatively nutrient rich and warm mineral soil into the relatively nutrient poor and cool organic layer, with drastic effects on growth. Shifts from once productive black spruce forests to ericaceous heaths or paludified forests affect forest productivity and biodiversity. Under natural disturbance dynamics, fires severe enough to substantially reduce the organic layer thickness and affect ground cover species are required to establish a productive regeneration layer on such sites. We succinctly review how understory vegetation influences black spruce ecosystem dynamics in eastern boreal Canada, and present a multi-scale research model to understand, limit the loss and restore productive and diverse ecosystems in this region. Our model integrates knowledge of plant-level mechanisms in the development of silvicultural tools to sustain productivity. Fundamental knowledge is integrated at stand, landscape, regional and provincial levels to understand the distribution and dynamics of ericaceous shrubs and paludification processes and to support tactical and strategic forest management. The model can be adapted and applied to other natural resource management problems, in other biomes.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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