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Enregistrement W2328100112 · doi:10.5558/tfc2013-065

Lessons learned from 12 years of ecological research on partial cuts in black spruce forests of northwestern Québec

2013· article· en· W2328100112 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicole J. Fenton, Louis Imbeau, Timothy T. Work, Jenna Jacobs, Hervé Bescond, Pierre Drapeau, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological successionBiodiversityBasal areaGeographyBlack spruceEcologyForestryAssertionLoggingAgroforestryEnvironmental scienceTaigaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-cohort management that creates or maintains an uneven structure within forest stands has been widely advocated as a means to attenuate the impact of forest harvesting. An experimental network was put in place in black spruce forests of northwestern Québec to test this assertion. Here we synthesize the biodiversity results in two main lessons: (1) at least 40% to 60% retention of pre-harvest basal area was required to maintain pre-harvest conditions for most species groups; (2) partial harvests showed the potential to be efficient deadwood delivery systems. In addition to these two main general conclusions, we emphasise that future research should examine whether partial harvest may be able to advance forest succession.

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 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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,910

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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