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Enregistrement W2180861728 · doi:10.1139/cjfr-2015-0092

Influence of climate on the growth of quaking aspen (<i>Populus tremuloides</i>) in Colorado and southern Wyoming

2015· article· en· W2180861728 sur OpenAlexvenueno aff
M.M. Dudley, José F. Negrón, Ned Tisserat, Wayne D. Shepperd, William R. Jacobi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Conservation ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésPrecipitationCrown (dentistry)Bark beetleCanopyEnvironmental scienceCankerForestryWoody plantClimate changeThinningBark (sound)AgronomyGeographyBotanyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed a series of increment cores collected from 260 adult dominant or co-dominant quaking aspen (Populus tremuloides Michx.) trees from national forests across Colorado and southern Wyoming in 2009 and 2010. Half of the cores were collected from trees in stands with a high amount of crown dieback, and half were from lightly damaged stands. We define the level of stand damage based on stand survey data in which lightly damaged stands had average crown dieback of 16% and heavily damaged stands averaged 41%. Upon analysis, two-thirds of the cores collected did not exhibit radial growth correlated with region-wide patterns (e.g., climate) and were classified as having a low cohesive response. The site variable most predictive of whether a stand exhibited high cohesive response or low cohesive response was site elevation, followed by aspect, slope, and canopy closure. Sites with high cohesive response stands were more likely to have aspen bark beetle damage, white rot, and Cryptosphaeria canker. We did not detect relationships between tree growth and summer precipitation from 1900–2008, but there was a relationship between growth and annual precipitation. A growth model included maximum May and July temperatures, as well as the current and previous year’s annual precipitation.

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 enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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