MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2168356278 · doi:10.1139/x03-042

The influence of partial harvesting and forest floor disturbance on nutrient availability and understory vegetation in boreal mixedwoods

2003· article· en· W2168356278 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Brent R. Frey, Victor J. Lieffers, Alison D. Munson, Peter V. Blenis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUnderstoryForest floorEnvironmental scienceNutrientTaigaBlack spruceCanopyVegetation (pathology)BorealAgronomyClearcuttingEcologyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impacts of partial cut systems on nutrient availability and understory vegetation are poorly understood. To examine these responses, white spruce dominated stands in the boreal mixedwood of Alberta were clear-cut or partial-cut and the forest floor treated by slash burning, mixing, mounding, or scalping in a split-plot design. Soil nutrient availability (ion exchange resin), net N mineralization (in situ incubations), and vegetation (density and cover) responses were assessed. With the exception of higher Mg availability in the clearcuts, differences in nutrient availability were driven by forest floor disturbance and not harvest method. Relative to controls, burning increased availability of NH 4 + , NO 3 – , and P, and scalping increased Ca and Mg but diminished K. Controls had low levels of NO 3 – . The mixing treatment substantially reduced net N mineralization. In terms of vegetation, partial cuts reduced root suckering by Populus spp. (Populus tremuloides Michx., Populus balsamifera L.) relative to clearcuts. Burning and mounding stimulated fireweed (Epilobium angustifolium L.) cover, while scalping increased Populus spp. sucker density. In contrast, mixing largely reduced vegetation establishment, likely because of the destruction of roots and rhizomes and reduced N supply. Nutrient availability and vegetation establishment were more strongly controlled by forest floor disturbance than by partial canopy retention.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations79
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207