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Enregistrement W2143836837 · doi:10.1139/x02-179

Changes in structural inequality in Norway spruce stands on peatland sites after water-level drawdown

2003· article· en· W2143836837 sur OpenAlexvenueno aff
Sakari Sarkkola, Virpi Alenius, Hannu Hökkä, Raija Laiho, Juhani Päivänen, Timo Penttilä

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiameter at breast heightPicea abiesCompetition (biology)Weibull distributionSkewnessForestryBorealStand developmentMathematicsEcologyEnvironmental scienceBiologyGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Size structural dynamics of naturally established Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stands growing on peatlands drained for forestry were investigated. The study was based on modelling of diameter at breast height (DBH) distributions of repeatedly measured stands in southern Finland. The Weibull function was used to parameterize the DBH distributions and mixed linear models were constructed to characterize the impacts of different ecological factors on stand dynamics. Initially, the positive skewness of the DBH distributions increased after drainage as a result of increases in stem numbers and a reduction in mean diameters. Simultaneously, the size inequality among trees increased. These changes were due to regeneration and (or) ingrowth and indicated only little competition from the larger trees. Subsequently, the DBH distributions changed from positively skewed to normal and finally to negatively skewed resulting from tree growth and a reduction in the number of small DBH trees. This indicated increased asymmetric intertree competition. Size inequality did not change during this later stage in stand development, suggesting a concurrent component of symmetric competition. Thinnings had little impact on DBH distribution trends. The observed stand dynamics allow the allocation of growth resources to the desired crop component by appropriate silvicultural treatments.

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)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations34
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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