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Enregistrement W2201515017 · doi:10.5558/tfc2011-011

Longer-Term Volume Trade-offs in Spruce and Jack Pine Plantations Following Various Conifer Release Treatments

2011· article· en· W2201515017 sur OpenAlexafffundvenueabout
Frederick W. Bell, Jennifer Dacosta, Margaret Penner, Andrée E. Morneault, Al Stinson, Bill Towill, Nancy Luckai, John A. Winters

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensLakehead UniversityMinistry of Natural Resources and ForestryOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésBorealPinus <genus>TaigaForestryBiologyRange (aeronautics)EcologyAnimal scienceEnvironmental scienceBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed growth responses 10 years post treatment for 31 combinations of site, species, and treatments from six studies in Ontario, Canada, to determine if conifer release treatments increase gross total conifer volumes but decrease gross total stand volumes in boreal forests. Treatments included single and multiple herbicide application or motor-manual and mechanical conifer release. Treatment effects on 10 th -year gross total preferred conifer and total stand volumes ranged from −49% to +556% and −71% to +116%, respectively, compared to the untreated controls. We projected net merchantable stand volumes (NMV) from 10 years post treatment to 60 years of age. These projections indicate that NMV of preferred conifers at age 60 could range from 7.4 m 3 ha −1 to 232.4 m 3 ha −1 . The variation in observed and predicted volumes can be attributed to site characteristics, tree species, ecology, and treatment efficiency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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