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Enregistrement W2151810135 · doi:10.1139/x07-117

<i>Inonotus tomentosus</i> and the dynamics of unmanaged and partial-cut wet sub-boreal spruce–fir forests

2007· article· en· W2151810135 sur OpenAlexaffvenue
J. E. Newbery, Kathy J. Lewis, Michael B. Walters

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensSault CollegeUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies lasiocarpaPicea engelmanniiTaigaBasal areaCanopyFellingAbies balsameaStand developmentForestrySnagBorealBotanyAbundance (ecology)Forest dynamicsBiologyEcologyEnvironmental scienceHorticultureBalsamGeographyPinus contorta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For wet sub-boreal spruce–fir forests (white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) × Engelmann spruce ( Picea engelmannii Parry ex Engelm.) – subalpine fir ( Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.)) in east-central British Columbia, we asked (i) do compositional and structural dynamics differ for unmanaged (UN) and partial-cut (PC) (50% removal 45 years before measurement) forests and (ii) how does Inonotus tomentosus Fr. (Teng) affect these dynamics? Inonotus tomentosus infected stands had 17% less spruce basal area (P = 0.059) than uninfected stands, but PC did not exacerbate I. tomentosus effects. PC and UN had similar live tree density, but UN had lower dead tree density. In all stands, snag longevity was typically <32 years, and ~40 years was required for dead wood to reach decay stage 3 or greater. UN was characterized by variable severity disturbances averaging ~8% of the canopy per decade. Management implications include the following: (i) harvest systems designed to emulate small-scale disturbance could remove trees at 8% of the canopy per decade, varied spatiotemporally, (ii) emulating dead wood abundance with partial cutting may be difficult given the impacts of partial cutting on dead wood abundance, and (iii) forests with moderate levels of I. tomentosus should not respond differently to harvesting than uninfected forests and thus require no special management.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,700

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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