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Enregistrement W2154876957 · doi:10.1139/x02-099

Effects of simulated post-harvest light availability and soil compaction on deciduous forest herbs

2002· article· en· W2154876957 sur OpenAlexvenueno aff
Christine J. Small, Brian C. McCarthy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésDeciduousUnderstoryBiologyCanopySoil compactionHerbaceous plantBiomass (ecology)GaliumBotanyAgronomyEcologyWeedSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better understand the response of eastern deciduous forest herbs to microenvironmental changes associated with logging, the effects of experimental light and soil compaction treatments were examined in six herbaceous plant species characteristic of varying successional stages. We found severe growth reductions and increased mortality of Osmorhiza claytonii (Michx.) C.B. Clarke, a shade-tolerant forest perennial, when grown in full sun and greater soil compaction. Deeply shaded conditions, similar to those beneath regenerating forests, resulted in reduced growth of early successional species such as Galium aparine L., and Eupatorium rugosum Houtt. Growth of other species such as Geum canadense Jacq., and Elymus hystrix L. appeared to increase in the patchy, intermediate light treatment mimicking mature eastern deciduous forests. Soil compaction caused severe reductions in height and biomass of Eupatorium rugosum and O. claytonii, early- and late-successional species, respectively. While harvested stands experience relatively uniform light environments, canopy gaps and sunflecks in mature eastern deciduous forests create heterogeneous light environments often correlated with recruitment, growth, and diversity of understory herbs. Therefore, management approaches that minimize alteration of forest environments and mimic natural disturbance patterns may be important to the maintenance and regeneration of forest herbs.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations44
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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