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Enregistrement W2160448147 · doi:10.1139/x04-002

Stand dynamics of mixed red alder conifer forests of southeast Alaska

2004· article· en· W2160448147 sur OpenAlexvenueno aff
Robert L. Deal, Paul E. Hennon, Ewa H. Orlikowska, David V. D’Amore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research Station
Mots-clésAlderBasal areaBetulaceaeDead treeCanopyForestryRange (aeronautics)BotanyBiologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stand structure and dynamics were evaluated in mixed red alder (Alnus rubra Bong.) – conifer forests of southeast Alaska. We assessed stand development, tree density, total basal area, diameter distribution of live and dead trees, height distribution of live trees, and mean diameter of all and largest conifers in 40-year-old red alder – conifer stands that developed following logging. Forty-five plots were established in nine stands sampled across a com po si tional range of 0%–86% alder. Alder height growth was initially rapid then slowed considerably, whereas conifer height growth was initially slow then rapidly increased with conifers now being 4–9 m taller than associated alders. Most alder diameters were 20–30 cm and conifer diameters were more variable with numerous small (3–10 cm) and a few large (>25 cm) trees. Total stand basal area significantly decreased (p = 0.013) with increasing proportions of alder, but density of live and dead trees was not closely associated with alder composition. More than 60% of all dead trees died standing regardless of size or species. Overall, these mixed red alder – conifer stands provided more heterogeneous structures than pure conifer stands, with more even diameter distributions, multiple canopy layers, and similar numbers of large diameter conifers.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations23
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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