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Enregistrement W2165137058 · doi:10.1139/cjfr-2014-0240

American beech and sugar maple sapling relative abundance and growth are not modified by light availability following partial and total canopy disturbances

2015· article· en· W2165137058 sur OpenAlexaffvenueabout
Kim Bannon, Sylvain Delagrange, Nicolas Bélanger, Christian Messier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechCanopyUnderstoryMapleAbundance (ecology)AceraceaeSaccharumOld-growth forestYellow birchBotanyEnvironmental scienceBiologyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have reported divergent results on the effect of soil fertility and canopy opening on understory density and growth of sugar maple (AS; Acer saccharum Marsh.) and American beech (FG; Fagus grandifolia Ehrh.). The main objective of this study was to evaluate the effect of a gradient of canopy opening and soil fertility on the density and growth of AS and FG saplings in southwestern Quebec, Canada. We investigated 56 stands containing both AS and FG that were subjected to different disturbance history types (DHTs) (UF, unmanaged forest; PC, partial cut; and CC, clearcut) on various soil types. AS and FG absolute and relative sapling density varied greatly among the 56 stands; however, no significant effects of DHT, soil nutrient availability, or their interaction were found. Both species responded positively in terms of radial growth to canopy openings, with FG growth being slightly better than AS growth in PC stands compared with other canopy treatments. Contrary to our hypothesis, AS did not show significantly higher growth than FG following clear-cutting. These results do not support the idea that AS abundance and growth could be promoted by increasing the intensity of the canopy opening during harvest, at least on the generally acidic and base-poor soils that were investigated.

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 enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,247

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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