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Enregistrement W2123605749 · doi:10.1139/cjfr-2015-0010

Liming has a limited effect on sugar maple – American beech dynamics compared with beech sapling elimination and canopy opening

2015· article· en· W2123605749 sur OpenAlexaffvenue
Philippe Nolet, Sylvain Delagrange, Kim Bannon, Christian Messier, Daniel Kneeshaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechCanopyMapleYellow birchSilvicultureBotanyStand developmentSugarFagus sylvaticaBiologyEnvironmental scienceForestryHorticultureEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugar maple (SM, Acer saccharum Marsh.) dominated forests of North America are increasingly affected by many human-induced modifications in environmental conditions. As a remedy, adapted silvicultural treatments are needed. Even though it is generally accepted that SM health is related to soil fertility and even though there is extensive literature on SM – American beech (AB, Fagus grandifolia Ehrh.) regeneration stand dynamics related to light availability, the interaction between these two factors has rarely been studied. Our main objective was thus to verify the possible role of a light–soil interaction on SM–AB stand dynamics. We used a factorial design with three factors (harvest intensity, liming, and AB sapling elimination) to test this interaction. Our results showed that the radial growth of SM and AB tree and sapling growth was positively affected by canopy opening but not by liming. Liming did not favour AB seedlings, whereas it favoured SM seedlings in specific canopy opening situations, confirming, albeit partially, the light–soil interaction hypothesis. Overall, liming had very limited effects on SM–AB stand dynamics compared with canopy opening and AB sapling elimination treatments. We do not advocate the extensive use of liming, as other silvicultural strategies tested provided more promising results to favour SM over AB.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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