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Enregistrement W2107189476 · doi:10.1139/x08-026

Natural regeneration in a beech-dominated forest managed by close-to-nature principles — a gap cutting based experiment

2008· article· en· W2107189476 sur OpenAlexvenueno aff
Palle Madsen, Katrine Hahn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésBeechFagus sylvaticaRegeneration (biology)FellingCanopySilvicultureFraxinusEnvironmental scienceFencingReforestationForestryBotanyEcologyAgroforestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

European beech ( Fagus sylvatica L.) is increasingly managed by close-to-nature principles, mimicking the gap dynamics of seminatural forests. The prime aim of this study was to analyse natural regeneration reliability under favourable conditions in newly formed gaps. A total of 12 gaps were created by felling three canopy trees for each gap: six gaps in each of the two winters 1996–1997 and 1997–1998. One-half of the gaps were fenced against deer. We recorded advance regeneration density (1997), regeneration density and height (1997–2002), relative light intensity (1997–2002), and volumetric soil moisture content (1997–2002). We also studied the effect of year of establishment, fenced versus unfenced, and position within gap on regeneration. Three or 4 years after gap formation, most gaps had nearly closed. Response of European beech, European ash ( Fraxinus excelsior L. ), and sycamore maple ( Acer pseudoplatanus L.) regeneration to gap formation was limited, and few seedlings were added to the advance regeneration pool during the study period. Other factors, such as relative light intensity, soil moisture, fencing, year of establishment, and position within gaps, all had rather low effects. Thus, the presence of advance regeneration appeared to be a key factor in explaining regeneration patterns in artificially created gaps.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations71
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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