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Enregistrement W2168895362 · doi:10.1139/x07-020

Variable retention harvest of white spruce stands and saproxylic beetle assemblages

2007· article· en· W2168895362 sur OpenAlexafffundvenue
Joshua M. Jacobs, John R. Spence, David W. Langor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesForest Resource Improvement Association of Alberta
Mots-clésSnagCoarse woody debrisBiodiversityBark beetleEcologyBiologyWoody plantForestryBark (sound)Environmental scienceHabitatGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dead wood dependent (saproxylic) insects have been identified as vulnerable to the effects of modern forestry practices. We examined the effects of variable retention harvesting on saproxylic beetle assemblages. Variable retention of living green trees seeks to leave more forest structure on the landscape with the goal of maintaining ecosystem function and biodiversity. Ninety flight-intercept traps were divided between recently dead natural snags and snags killed by girdling in three replicated forest stands with 10%, 20%, 50%, and 75% residual structure and in uncut control stands. Beetles were collected and identified during the second and third summers post harvest and grouped for analyses as (i) wood- and bark-borers, (ii) fungivores, and (iii) predators. Harvesting intensity explained a relatively small amount of the variability in the beetle assemblages. However, all groups responded strongly to coarse woody debris variables and especially to snag decay class during the third postharvest summer, suggesting that factors associated with coarse woody debris quality and quantity determine the initial responses and successional trajectories of saproxylic beetle assemblages. The main effects of variable retention on saproxylic assemblages are expected to be mediated through differences in amount of coarse woody debris expected to materialize with the death and decay of green trees left as residual elements.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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