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Enregistrement W2141719951 · doi:10.1093/treephys/tpt114

Physiology and growth of advance Picea rubens and Abies balsamea regeneration following different canopy openings

2014· article· en· W2141719951 sur OpenAlexaff
Daniel Dumais, Martine Prévost

Notice bibliographique

RevueTree Physiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies balsameaCanopyRegeneration (biology)BalsamPicea abiesBiologyBotanyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the ecophysiology and growth of 0.3-1.3 m tall advance red spruce (Picea rubens Sarg.) and balsam fir (Abies balsamea [L.] Mill.) regeneration during a 5-year period following the application of different harvest types producing three sizes of canopy openings: (i) small gaps (<100 m(2) in area; SMA) created by partial uniform single-tree harvest; (ii) irregular gaps of intermediate size (100-300 m(2); INT) created by group-selection harvest (removal of groups of trees, mainly balsam fir, with uniform partial removal between groups); and (iii) large circular gaps (700 m(2); LAR) created by patch-selection harvest (removal of trees in 30-m diameter circular areas with uniform partial removal between gaps). An unharvested control (CON) was monitored for comparison. At the ecophysiological level, we mainly found differences in light-saturated photosynthesis of red spruce and specific leaf area of balsam fir among treatments. Consequently, we observed good height growth of both species in CON and INT, but fir surpassed spruce in SMA and LAR. Results suggest that intermediate 100-300 m(2) irregular openings create microenvironmental conditions that may promote short-term ecophysiology and growth of red spruce, allowing the species to compete with balsam fir advance regeneration. Finally, results observed for spruce in large 700-m(2) openings confirm its inability to grow as rapidly as fir in comparable open conditions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,431

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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