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Enregistrement W2162029017 · doi:10.1139/cjfr-2012-0333

A tree-community-level analysis of successional status and gap-phase and postfire regeneration of range-margin<i>Thuja plicata</i>(western redcedar)

2013· article· en· W2162029017 sur OpenAlexvenueno aff
David A. McKenzie, Daniel B. Tinker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Wyoming
Mots-clésTsugaThujaWestern HemlockUnderstoryEcologyRange (aeronautics)BiologyEcological successionCanopySeral communityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Range-margin populations may have different life history characteristics than other populations, and the montane forests of Glacier National Park represent the easternmost limit of several western conifer species including Thuja plicata Donn ex D. Don (western redcedar) and Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg. (western hemlock). Understanding regeneration strategies of range-margin populations is important for predicting species distribution shifts. We identify successional status, seedling substrate preferences, and the degree to which different species establish within canopy gaps and the forest matrix. Thuja plicata and Tsuga heterophylla were each found to comprise at least 35% of all tree size classes, with six other species each contributing less than 6%. Similarly, other species each comprised less than 5% of canopy gap and understory seedlings. Thuja plicata is typically thought of as a late-successional species but it, along with Tsuga heterophylla, dominated stands during all stages of successional development. Similarly, they dominated both closed forest and gap establishment sites on all rooting substrates but preferred wood for establishment. Even with the likelihood of increased fire frequency, these range-margin populations likely have the capacity to maintain their current distributions. As disturbance regimes are modified across landscapes, it may be possible to observe the potential to adapt to local conditions in other range-margin populations.

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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,020

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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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