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Enregistrement W2089258815 · doi:10.1139/x07-101

Structure and regeneration dynamics of three subtropical midmontane moist evergreen broad-leaved forests in southwestern China, with special reference to bamboo in the forest understories

2007· article· en· W2089258815 sur OpenAlexvenueno aff
Cindy Q. Tang, Tianxing Li, Xiaohong Zhu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaYunnan University
Mots-clésUnderstoryEvergreenCanopyFagaceaeBambooCastanopsisEcologyForest dynamicsForestryLauraceaeEvergreen forestDeciduousBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two midmontane moist evergreen broad-leaved forests on the Ailao Mountains, Yunnan, and one on Mount Emei, Sichuan, southwestern China were studied to characterize the forest structure and dynamics as manifested in size, age, canopy gaps, regeneration modes, and the survival of seedlings. The most dominant canopy trees were species of Lithocarpus and Castanopsis of Fagaceae along with species of Machilus of Lauraceae and of Schima of Theaceae. The vertical structures of the forests were multilayered. All the canopy species had multimodal-shaped size and age distributions. In each forest of the study sites, the mean size of a canopy gap, caused mainly by the death of canopy trees, was smaller than 65 m2. No surviving seedlings of Fagaceae species were found in understories having bamboo with a coverage greater than 25% in any quadrat of the three forests. The poor seedling bank in the study forests is apparently due to the presence of bamboo in the understory. The tree regeneration may be synchronously related to the bamboo flowering event (interval approximately 55–60 years).

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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