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Enregistrement W2164356995 · doi:10.5558/tfc84083-1

Restoring southern Ontario forests by managing succession in conifer plantations

2008· article· en· W2164356995 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
William C. Parker, Ken A. Elliott, Daniel C. Dey, Eric Boysen

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésFraxinusThinningCanopyEcological successionRed pineAcornForestryPinus <genus>BiologyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thinning and underplanting of conifer plantations to promote natural succession in southern Ontario's forests for restoration purposes was examined in a young red pine (Pinus resinosa Ait.) plantation. Eleven years after application of five thinning treatments, seedling diameter, height, and stem volume of planted white ash (Fraxinus americana L), red oak, (Quercus rubra L.), and white pine (Pinus strobus L.) were positively correlated with thinning intensity and size of canopy openings. Percent survival did not differ among thinning treatments. Based on growth and survival responses, field performance of white ash and white pine was superior to red oak. Recommendations for restoring conifer plantations to native forest types are provided. Key words: acorn predation, direct seeding, Fraxinus americana, Pinus resinosa, Pinus strobus, plantations, Quercus rubra, red oak, red pine, underplanting, thinning, white ash, white pine

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations33
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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