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Enregistrement W2098613417 · doi:10.1139/cjfr-2014-0168

Stumping trials in British Columbia — organic matter removal and compaction effects on tree growth from seedlings to midrotation stands

2014· article· en· W2098613417 sur OpenAlexaffvenueabout
Charlotte E. Norris, Karen E. Hogg, D. G. Maynard, Mike Curran

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic matterBiomass (ecology)Environmental scienceProductivitySoil compactionCompactionRegeneration (biology)Soil qualityAgronomyForestrySoil organic matterAgroforestrySoil waterEcologyBiologySoil scienceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable interest in understanding the repercussions of compaction and organic matter removal on soil quality and forest productivity. However, long-term field trials examining the effects of machinery and forest biomass removal on soil quality and stand regeneration are scarce. We present 20–31 years of tree growth results from four unique stump removal field trials. Each site had both treatments with varying amounts of organic matter removal (from tree stem harvesting to removal of tree stumps to loss of roots) and treatments with different levels of compaction due to site preparation machinery. Tree heights among the different treatments at midrotation were the same or taller than those with minimal organic matter removal and compaction. However, when stand development was evaluated using the quantity of tree volume for the given number of trees planted, treatment effects were clearly evident; tree volumes were significantly lower in compacted treatments, whereas organic matter removal did not appear to effect stand production. Although the sites were not directly comparable, when combined, the field trials provide insights to the possible implications of forest biomass harvesting on stand regeneration and overall forest soil quality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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