MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2150457293 · doi:10.1139/x05-048

Long-term effects of thinning and fertilization on growth of red fir in northeastern California

2005· article· en· W2150457293 sur OpenAlexvenueno aff
Jianwei Zhang, William W. Oliver, Robert F. Powers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningBasal areaHuman fertilizationStockingForestryStand developmentEnvironmental scienceDiameter at breast heightAnimal scienceBiologyAgronomyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine the impact of fertilization and thinning on growth and development of red fir (Abies magnifica A. Murr.) stands, we established an experiment in a 60-year-old stand using a 2 × 3 factorial design with nitrogen-fertilized and nonfertilized treatments and three stocking levels. Plots were established in 1976 and were measured every 5 years for 26 years. The periodic annual increment in basal area was 97%, 51%, 38%, and 33% greater in fertilized trees than in nonfertilized trees during the first, second, third, and fourth 5-year periods, respectively. After 20 years, annual basal area increment was greater in nonfertilized trees. The response of annual volume increment to fertilization was not statistically significant until the fourth period. Yet, volume increases of the fertilized plots were 25%–92% greater than those of the nonfertilized plots from 1976 to 1996. Similarly, basal area increment was greater in lightly thinned plots than in unthinned plots from the second period on, until heavy mortality during 1996–2002. Basal area increment was greater in the heavily thinned plots from the fourth period on. Results indicate that red fir can respond to fertilization and thinning quickly and that both treatments speed stand development. In addition, fertilization increases the stand's carrying capacity. Therefore, forest managers can use these silvicultural practices to improve stand growth, to reduce fire fuels, and to accelerate stand development.

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)0,001
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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207