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Enregistrement W2083769171 · doi:10.5558/tfc79063-1

Ice storm damage: Effects of competition and fertilization on the growth of sugar maple trees

2003· article· en· W2083769171 sur OpenAlexafffundvenueabout
R. A. Lautenschlager, John Pedlar, John A. Winters, Cathy Nielsen

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésMapleAceraceaeSugarCompetition (biology)SaccharumHuman fertilizationVegetation (pathology)AgronomyPhosphorusEnvironmental scienceHorticultureBotanyBiologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment plots in blocks established in productive sugar maple (Acer saccharum) bushes throughout southeastern Ontario were used to quantify effects of fertilizers, vegetation control and interactions on maple growth following the 1998 ice storm. Treatments were applied during the spring of 1999. Increment cores from six mature sugar maple trees in each plot in each block were extracted and examined during October 2001. Maple growth was highly variable before the storm, but fell to a 30-year low during both the first and second year after the storm. Growth reductions increased with increasing crown damage. Treatment-related statistical differences were marginal; however, the data suggest that phosphorus and potassium additions and competition control improved the growth of ice-damaged mature sugar maple trees. The combination of competition control and fertilization increased growth of ice-damaged maple the most. Key words: Acer saccharum, increment cores, glyphosate, phosphorus, potassium

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)0,000
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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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