MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2080852655 · doi:10.1139/x04-009

Comparing site productivity of mature fire-origin and post-harvest juvenile lodgepole pine stands in Alberta

2004· article· en· W2080852655 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Shongming Huang, Robert A. Monserud, Thomas Braun, Hugh Lougheed, Olenka Bakowsky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus contortaSite indexJuvenileForestryProductivityDiameter at breast heightScarificationBiologyGeographyEnvironmental scienceEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty-two paired-plot sample locations were revisited to re-examine the site indices of mature fire-origin and adjacent post-harvest juvenile lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia Engelm.) stands occurring on the same physiographic sites. The post-harvest juvenile stands followed harvesting and drag scarification, whereas the mature fire-origin stands received no stand treatment. Results showed that the site index of post-harvest juvenile stands was 27% to 35% higher than that of the mature fire-origin stands. Calculation of the rate of change in site index indicated that the site index estimates of post-harvest stands were stable after 5 years breast height age was reached. This suggests that the increase in site index in post-harvest stands is not a short-term artifact, but a sustained gain that will be maintained over time. Simulations of post-harvest yield based on the Alberta growth and yield projection system (GYPSY) for lodgepole pine suggested that the increase in post-harvest site index will likely result in substantial gains in the mean annual increment and total yield of post-harvest lodgepole pine stands in the study area. The results of this study indicate that post-harvest lodgepole pine stands are growing significantly faster than their fire-origin counterparts on equivalent sites.

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)0,000
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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207