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Enregistrement W2166412932 · doi:10.1139/x02-040

Density and rectangularity of planting influence 20-year growth and development of red alder

2002· article· en· W2166412932 sur OpenAlexvenueno aff
Dean S. DeBell, Constance A. Harrington

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdInternational PaperU.S. Department of Energy
Mots-clésSowingAlderMathematicsCompetition (biology)Square (algebra)ForestryPlant densityHorticultureAnimal scienceBotanyBiologyGeometryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Red alder (Alnus rubra Bong.) seedlings were planted in northwestern Oregon, U.S.A., at five initial spacings: 0.6 × 1.2 m, 1.2 × 1.2 m, 1.2 × 1.8 m, 1.8 × 1.8 m, and 2.5 × 2.5 m. Up to about age 10, tree and stand characteristics were correlated primarily with initial planting density in the expected manner; through age 20, however, tree growth and stand development in plots planted at rectangular spacings were substantially more rapid than in the two closest square spacings. Mean stand diameter ranged from 19.2 cm in the widest spacing to 14.0 cm in the closest square (1.2 × 1.2 m) spacing; mean tree height decreased from nearly 24 m in the widest (2.5 × 2.5 m) spacing to about 18 m in the closest square spacing. Diameter–density relationships in the widest spacing were consistent with existing density management guidelines, but very dense spacings and rectangular plantings began to experience substantial mortality at smaller diameters than assumed in the guidelines. We suggest that rectangular planting of red alder at dense spacing enhanced stand differentiation, accelerated competition-related mortality, and thus led to improved growth of surviving trees.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
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

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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