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Enregistrement W2096923627 · doi:10.1139/x01-200

Microclimatic and soil moisture responses to gap formation in coastal Douglas-fir forests

2002· article· en· W2096923627 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew N. Gray, Thomas A. Spies, Mark Easter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceVegetation (pathology)CanopyWater contentRange (aeronautics)Growing seasonMoistureDouglas firBiomass (ecology)EcologyAtmospheric sciencesGeographyForestryBiologyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of gap formation on solar radiation, soil and air temperature, and soil moisture were studied in mature coniferous forests of the Pacific Northwest, U.S.A. Measurements were taken over a 6-year period in closed-canopy areas and recently created gaps in four stands of mature (90–140 years) and old-growth (>400 years) Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) forest in the western Cascade Range of central Oregon and southern Washington. Gap sizes ranged from 40 to 2000 m2. Summer solar radiation levels and soil temperatures differed significantly among gap sizes and positions within gaps and were driven primarily by patterns of direct radiation. Nevertheless, effects on air temperature were slight. Soil moisture was more abundant in gaps than in controls, was most abundant in intermediate gap sizes, and tended to decline during the growing season in single-tree gaps and on the north edges of large gaps. However, there was substantial variation in moisture availability within individual gaps, primarily related to the variety of organic substrates present. Moisture in gaps declined over multiple years, likely caused by encroachment of vegetation within and around gaps. Low light levels probably limit filling of natural gaps in these forests, but the variety of microenvironments in large gaps may facilitate diverse plant communities.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations309
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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