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Enregistrement W2115430053 · doi:10.1139/x08-162

Spatial dynamics of radial growth and growth efficiency in residual<i>Pinus resinosa</i>following aggregated retention harvesting

2009· article· en· W2115430053 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew D. Powers, Christopher R. Webster, Kurt S. Pregitzer, Brian J. Palik

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceMichigan Technological University
Mots-clésUnderstoryResidualAggregate (composite)AgronomyEnvironmental scienceNitrogenSilvicultureδ13CMathematicsBotanyBiologyChemistryStable isotope ratioAgroforestryCanopyPhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variable retention harvest systems are encouraged to promote complexity in managed forests, and aggregated retention has been suggested as a means of reducing moisture stress in residual trees. We studied the impacts of within-aggregate position on growth and foliar physiology to better understand the spatial dynamics of residual-tree responses to aggregated retention harvests in even-aged Pinus resinosa Ait. stands. Distance from edge and edge aspect influenced radial growth, volume increment, and growth efficiency, but only edge aspect affected foliar nitrogen content. Spatial variables had no significant relationships with foliar carbon isotope ratios (δ13C). Increases in radial growth, volume increment, and growth efficiency following harvesting were greatest near edges and in the northeastern quadrants of aggregates that received mechanical understory release treatments, and lowest in the southeastern quadrant of aggregates and near aggregate centers. Foliar nitrogen content was highest in the southwestern quadrants of aggregates that received understory release treatments, and lowest in the northwestern quadrants of aggregates. Our results suggest spatial relationships are important determinants of residual-tree responses to aggregated retention harvests.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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