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Enregistrement W2162666178 · doi:10.1139/x01-152

Growth and dieback of aspen forests in northwestern Alberta, Canada, in relation to climate and insects

2002· article· en· W2162666178 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Edward H. Hogg, J.P. Brandt, Bohdan Kochtubajda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésTaigaDeciduousClimate changeBorealBiomass (ecology)Tree healthEcologyBiologyForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) is the most important deciduous tree in the Canadian boreal forest, with >1000 Tg of carbon stored in the aboveground biomass of this species. Since the early 1990s, aspen dieback has been noted over parts of the southern boreal forest and aspen parkland in western Canada. In this study, tree-ring analysis and forest health assessments were conducted in 18 aspen stands near Grande Prairie, Alta., to examine causes of reduced growth and dieback. Defoliation histories were reconstructed based on light-colored ("white") tree rings and records of past insect outbreaks. The results indicated that several factors contributed to the observed dieback. Defoliation by forest tent caterpillar (Malacosoma disstria Hbn.) and drought in the 1960s and 1980s led to reduced growth and predisposed some stands to secondary damage by wood-boring insects and fungal pathogens. Thaw–freeze events during a period (1984–1993) of unusually light snow cover in late winter may have also contributed to the observed dieback. Under global change, the severity of these stressors may increase, which would pose a serious concern for the future health, productivity, and carbon sequestration of aspen forests in the region.

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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,123

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations308
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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