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Enregistrement W2125506006 · doi:10.1139/x06-041

Twenty years of community dynamics in a mixed conifer broad-leaved forest under a selection system in northern Japan

2006· article· en· W2125506006 sur OpenAlexvenueno aff
Toshiya Yoshida, Mahoko Noguchi, Yukio Akibayashi, Masato Noda, Masahiko Kadomatsu, Kaichiro Sasa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHokkaido University
Mots-clésDominance (genetics)EcologyBiologyTiliaForest managementGeographySelection (genetic algorithm)ForestryPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-tree selection has been employed widely in northern Japanese mixed forests, but management-induced changes in forests are not well understood. This study examined demographic parameters of major tree species during a 20-year study of a 68 ha stand in which single-tree selection has been conducted since 1971. Results showed that growth and survival of conifers (mostly Abies sachalinensis (Fr. Schm.) Masters) was the most strongly positively affected by the treatment. Nevertheless, recruitment of conifers was not sufficiently improved, suggesting their decreased dominance over the longer term. Instead, shade-intolerant broad-leaved species (mainly Betula ermanii Cham.) will gradually increase because of their higher recruitment rates after the treatment. Shade-tolerant broad-leaved species (mainly Acer mono Maxim. and Tilia japonica (Miq.) Simonkai) appeared to experience the most distinct negative effects, especially on survival. These trends differed markedly from those reported in previous papers concerning partial harvesting systems, which predicted an increase in dominance of shade-tolerant species. The results shown here should be generalized carefully because we have investigated only one stand without repetition of the control area. Nevertheless, trends described in this large-scale, long-term study could provide a basis for simulating stand dynamics. We discussed possible reasons for the observed patterns and provided implications for sustainable management in the region.

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)0,003
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 enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations47
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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