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Enregistrement W2110991560 · doi:10.5424/fs/2014231-03674

Soil development mediated by traditional practices shape the stand structure of Spanish juniper woodland

2014· article· en· W2110991560 sur OpenAlexaff
Javier De la Fuente-Leon, Edgar Lafuente-Jimenez, Daphne Hermosilla, M. Broto, Antonio Gascó

Notice bibliographique

RevueForest Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensCanadian Association for the Study of the Liver
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésWoodlandJuniperLivestockForestryBasal areaSoil waterAgroforestryStock (firearms)Environmental scienceGeographyEcologyBiologyArchaeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim of study: Assessing the effect of soil development on the stand structure of a Spanish juniper forest traditionally shaped by livestock browsing and wood extraction. Area of study: Berlanga de Duero (Soria, Castilla y León), Spain.Material and Methods: A stand inventory served to record stand structure. Tree age, height, DBH, basal area, and overbark volume were determined in each plot. Results were pooled considering two well-differentiated degrees of soil evolution. One-way ANOVAs (and Tukey’s test) and regressions between growth parameters were performed to assess significant differences between growth performances on both types of soils. Research highlights: Deeper soils yielded significant higher plant density and stand stock figures than stony shallower profiles despite the intense past livestock activity in the area; and single tree-size was also significantly greater. Non-significant differences were found for merchantable junipers age (≈120-160 years). Wood extraction and livestock browsing should be limited on shallower soils to allow soil and forest evolution; as well as to preserve the genetic pool better adapted to hardest growing conditions.Keywords: livestock browsing; forest development; Juniperus thurifera L.; soil evolution; stand stock.

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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