Conifer seed predation in harvested and burned dry Douglas-fir forests in southern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of seeds of Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) and ponderosa pine ( Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) was measured in dry Douglas-fir forest at the Opax Mountain Silvicultural Systems site and a nearby burned area as one component of understanding limited natural regeneration in these sites. Seeds were placed in plots surrounded by a physical barrier to invertebrates, enclosed in mesh impermeable to small mammals, covered by litter, or unprotected in clear-cut, partially harvested, uncut, and burned areas and monitored for three several-day sessions in 2 years. Daily survival rates of unprotected seeds of both species were equally low: 0.63 in uncut forest, 0.45 in partially harvested and clear-cut sites, and 0.03 in the burned area. Experimental reductions of coarse woody debris reduced seed predation moderately in patch cuts but not in uncut forest. Litter cover or selective exclosure of ground-dwelling invertebrates reduced seed losses only slightly, whereas small mammal exclosures eliminated most seed loss. Deer mice ( Peromyscus maniculatus Wagner) are likely the most important seed predators. High rates of seed predation in dry Douglas-fir forests likely limit natural regeneration in harvested and burned stands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».