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Enregistrement W2275182020 · doi:10.1080/23311843.2016.1148301

Density-dependent mortality in<i>Taiwania cryptomerioides</i>and<i>Chamaecyparis formosensis</i>stands in Taiwan

2016· article· en· W2275182020 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainable Environment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCypressThinningChamaecyparisBasal areaForestryStockingNegative binomial distributionBiologyMathematicsStatisticsGeographyEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taiwania (Taiwania cryptomerioides Hayata) and red cypress (Chamaecyparis formosensis (Matsum.)) are two red-listed species found mostly in Taiwan. A better understanding of the mortality patterns is necessary for good forest management of taiwania and red cypress, which is critical given that they are vulnerable and threatened species, respectively. The data for this project come from thinning trials where high-density plantations were established and later thinned. Mortality due to thinning was not included in the analysis. The mortality data were fitted to an exponential function using a negative binomial distribution model under a finite mixed modeling framework with stand density measures as predictor variables. The negative binomial distribution was zero-inflated for red cypress. Maximum mortality rates were fitted to the same exponential function used to model the mean response. Generally, average and maximum mortality rates increased as stand density increased, with stocking and average tree basal area having a large influence on mortality. Mortality rates were higher for red cypress than for taiwania. The differences in mortality rates could be due to the species relative shade tolerance or their ability to withstand competition. The mortality models can be used for developing thinning prescriptions and managing these species for conservation.

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.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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