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Enregistrement W2119902791 · doi:10.5558/tfc77721-4

Managing succession in conifer plantations: converting young red pine (<i>Pinus resinosa</i> Ait.) plantations to native forest types by thinning and underplanting

2001· article· en· W2119902791 sur OpenAlexaffvenue
William C. Parker, Daniel C. Dey, Steven G. Newmaster, Ken A. Elliott, Eric Boysen

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensAlgoma UniversityOntario Forest Research InstituteMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryThinningCanopyEcological successionFraxinusRed pineBiologyForestryBotanyPinus <genus>GeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of thinning on growth and survival of white pine (Pinus strobus L.), white ash (Fraxinus americana L.), and red oak (Quercus rubra L.), and understory plant diversity were examined in a young red pine (Pinus resinosa Ait.) plantation. Five years after thinning, seedling diameter, height, and stem volume were positively correlated with thinning intensity and the size of canopy openings. Percent survival did not differ among thinning treatments, but was significantly higher in white ash and white pine than red oak. Understory vegetation included 113 species, with species richness increasing with thinning intensity and proximity to neighbouring plant communities. Thinning to create relatively large canopy openings in combination with underplanting can promote the natural succession of young pine plantations to native forest species. Keywords: direct seeding, plant diversity, natural regeneration, red oak, restoration, white ash, white pine

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations67
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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