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Enregistrement W2328024213 · doi:10.5849/njaf.12-002

Comparative Assessment of Natural Regeneration Quality in Two Northern Hardwood Stands

2013· article· en· W2328024213 sur OpenAlexaboutno aff
Ulrike Hagemann, Sven Wagner

Notice bibliographique

RevueNorthern Journal of Applied Forestry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYellow birchBeechHardwoodMapleForestrySilvicultureContext (archaeology)Natural regenerationEnvironmental scienceEcologyGeographyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selected quality aspects of natural regeneration in gaps were studied in two sugar maple-yellow birch forest stands in Quebec: a selection-cut stand (SC) and a protected old-growth stand (OG). The quality-assessment systems by Sonderman (1979) and Börner et al. (2003) were applied to saplings and poles of sugar maple (Acer saccharum Marsh.), yellow birch (Betula alleghaniensis Britton), and American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) between 2.5‐13.0 m in height to assess stem deviation, forks, the number of live branches, branch diameters, and overall quality. These individual quality parameters, the Sonderman-quality index (QI), and a modified quality index (mQI) were used to illustrate differences in sapling quality between species and stands. Saplings and poles in the OG had fewer forks and fewer live branches of smaller relative branch diameters, resulting in better overall quality compared to the SC. Gap size had no significant influence on individual quality parameters, Sonderman-QI, or mQI class. The combination of both assessment systems into the mQI class allows for a comprehensive evaluation of regeneration quality, which may be used to evaluate the success of silvicultural measures in the context of quality-oriented northern hardwoods management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,916

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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