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Enregistrement W2310461939 · doi:10.1139/cjfr-2015-0484

Forest productivity after careful logging and fire in black spruce stands of the Canadian Clay Belt

2016· article· en· W2310461939 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cécile Leroy, Alain Leduc, Nelson Thiffault, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésLoggingBlack spruceEnvironmental scienceProductivityForestryChronosequenceForest managementSustainable forest managementSilvicultureTaigaSalvage loggingMossBorealAgroforestryGeographyEcologyEcosystemForest ecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some regenerating stands of the boreal forest exhibit low juvenile growth after major disturbances, which compromises sustainable forest management objectives. In black spruce – feather moss stands of eastern Canada subject to paludification, careful logging methods could decrease stand productivity with time by preventing a beneficial reduction in organic soil thickness. The aim of this project was to confirm decreases in juvenile growth between stands originating from careful logging and the former stands originating from old fires on the same sites. Stem analyses showed that stands originating from CPRS had significantly better juvenile height growth than the former stands but significantly lower growth than stands originating from recent fire in the study region. If organic matter thickness apparently played a role in the growth differences observed between fire and harvesting, it was not the only factor determining stand productivity. According to our results, cohort status, climatic regime, and quality of the residual organic matter are other factors that seem to drive productivity. Our results show that postharvest management approaches (e.g., site preparation) should be used to increase yields after harvest for the sites to express their full growth potential.

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)0,000
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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