MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078417522 · doi:10.1139/x09-059

Current and future trends in juvenile wood density for coastal Douglas-fir

2009· article· en· W2078417522 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Stoehr, Nicholas K. Ukrainetz, L.K. Hayton, Alvin D. Yanchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDouglas firRange (aeronautics)HadCM3Physical geographyEnvironmental sciencePrecipitationForestryClimate changeEcologyLinear regressionGeographyClimatologyBiologyMeteorologyStatisticsMathematicsGeologyGeneral Circulation Model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increment cores from 10 full-sib families in each of three planting series were collected on 22 test sites per series (a total of 7063 samples across 63 sites). Juvenile wood density for individual test sites ranged from 0.378 to 0.481. Stepwise multiple linear regression analysis with wood density as the dependent variable and a battery of annual and monthly climate variables as independent variables was used to model the current distribution of wood density across the landscape in coastal British Columbia. Differences in the average temperature between the coldest month and the warmest month, precipitation in July, and the mean annual precipitation were the only significant variables predicting wood density, accounting for 47% of the total variation across all sites. Using two future climate change models (CGCM2 A2x and HADCM3 A2x) to predict changes in the three climate variables, wood density was mapped. Wood density will be reduced generally in the present range of coastal Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii ), especially on southern Vancouver Island and along the coastlines of southern British Columbia. This may have implications for the future utility of Douglas-fir as a structural wood species, as well as for breeding and deployment.

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)0,001
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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetTree-ring climate responsesTravaux en français237 207