MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2166531578 · doi:10.21083/surg.v4i2.1318

Patterns of tree diversity in response to logging in Algonquin Provincial Park

2011· article· en· W2166531578 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brittany K. Jones, Olivia Molenda, Colin Hayward, Mark D'Aguiar, Nathan A. Miller, L. A. Rye, Karl Cottenie

Notice bibliographique

RevueSURG Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésDisturbance (geology)ClimaxLoggingIntermediate Disturbance HypothesisEcologySpecies richnessSpecies diversityDiversity (politics)Salvage loggingGeographyEnvironmental scienceForest ecologyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acceleration of human disturbance on natural systems necessitates the understanding of the effects of disturbance on species diversity, in order to mitigate its impacts. The Intermediate Disturbance Hypothesis (IDH) provides a general framework for predicting how these effects will unfold, centered on the premise that diversity will be maximized at intermediate levels of disturbance, or after an intermediate amount of time has passed since the last disturbance. We investigated the impact of disturbance by logging in Algonquin Provincial Park, ON, Canada, on tree species diversity. We sampled 7 sites, with known times since the last logging event, ranging between 4 and 149 years. We found that species richness and diversity indeed peaked at an intermediate disturbance regime of approximately 80 years since logging. We also found that this maximum diversity was caused by a combination of early, pioneer, post-pioneer, sub-climax, and climax species. Our experiment shows that IDH is applicable to the mixed forests of Algonquin, and therefore, provided that sites are logged after a suitable amount of time has passed, it is possible to harvest trees and maintain diversity.

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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,940

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSURG JournalMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207