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Enregistrement W2064396521 · doi:10.1139/x11-112

The association of two invasive shrubs, common buckthorn (<i>Rhamnus cathartica</i>) and Tartarian honeysuckle (<i>Lonicera tatarica</i>), with oak communities in the midwestern United States

2011· article· en· W2064396521 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa A. Schulte, Erik C. Mottl, Brian J. Palik

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthern Research StationIowa State University
Mots-clésHoneysuckleShrubBiologyFagaceaeCompetition (biology)CanopyBotanyEcologyForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oak forests throughout North America are declining due to changes in disturbance regimes that have led to increased competition from other tree and shrub species. We evaluated associations between oak regeneration, the occurrence of two common invasive shrubs (common buckthorn ( Rhamnus cathartica L.) and Tartarian honeysuckle ( Lonicera tatarica L.)), and forest edges in oak forests in a portion of the midwestern United States where bur ( Quercus macrocarpa Michx.), red ( Quercus rubra L.), and white oak ( Quercus alba L.) were historically dominant. We found poor recruitment of oaks in comparison to other, more shade-tolerant tree species. Results further revealed a strong stand-scale association between bur oak, open canopy conditions, high soil nutrient levels, and the presence of common buckthorn and Tartarian honeysuckle; these same site characteristics were disassociated with red and white oak. Within red and white oak stands, however, the presence of the invasive shrubs was more pronounced near forest edges. While oak recruitment is hampered throughout stands, our research suggests that predominant constraints may vary based on soil and light gradients found along forest edges.

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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,286

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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