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Enregistrement W2153743907 · doi:10.1139/x03-008

Indirect effects of beech bark disease on sugar maple seedling survival

2003· article· en· W2153743907 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Hane

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechMapleSeedlingYellow birchSugarAceraceaeBark (sound)ShadingBotanyBiologyHorticultureExperimental forestEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the mechanisms of indirect effects of the increased presence of American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) saplings on sugar maple (Acer saccharum Marsh.) seedling survival, I conducted several experiments in the area of the Hubbard Brook Experimental Forest in central New Hampshire, U.S.A. To investigate the effects of competition from beech saplings on sugar maple seedlings, a removal experiment was conducted. Sugar maple seedling survival was monitored in five replicate plots of each of the two treatments for 6 years. Survivorship in plots in which beech saplings had been removed was significantly higher (33%) than in control plots (1%). A shading experiment demonstrated that a large proportion of the mortality of sugar maple seedlings results from the effects of shading. Cutting and shade cloth treatments were done in a two-factor factorial block design, and results showed a strong negative effect of shading in the plot. A third experiment investigated the role of soil moisture. Plots that had higher soil moisture and also had beech removed had the highest survival (76%), while control plots in a dry area had the lowest (22%). Overall, the experiments showed that beech bark disease and the associated increase in beech saplings had a negative indirect effect on sugar maple seedling survival. Sugar maple regeneration failure appeared to be, at least in part, due to the indirect effects of beech bark disease.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations105
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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