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Enregistrement W2315794277 · doi:10.1139/x2012-106

Differences in crown characteristics between black (<i>Picea mariana</i>) and white spruce (<i>Picea glauca</i>)

2012· article· en· W2315794277 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hugues Power, Valerie LeMay, Frank Berninger, Derek F. Sattler, Daniel Kneeshaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésBlack spruceCrown (dentistry)TaigaBorealPicea abiesBotanyBiologyForestryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black spruce ( Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns &amp; Poggenb.) and white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) are phylogenetically proximal species that differ in productivity. Crown characteristics of these two species have not been extensively studied, in spite of the importance of these two species to the Canadian boreal forest and the importance of tree crowns for understanding and modelling tree growth. In this paper, we characterize and compare the crown lengths, crown profiles (i.e., radii), shapes, and surface areas of these two species using 65 white spruce and 57 black spruce trees destructively sampled in the provinces of Alberta, Ontario, and Quebec, Canada. Crown length was measured on every sample tree, while crown profile was obtained by reconstructing crowns from branch measurements. Our results showed that crown lengths did not differ between these two species given the same tree size and growth conditions. However, these two species establish under different growth conditions resulting in crown length differences. Further, differences in crown radii and profiles were found even under the same growth conditions. White spruce trees had wider crown radii and profiles changed from a parabola to a cone shape under increased density. As a result, differences in crown surface areas were found.

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)0,003
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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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