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Enregistrement W2334558928 · doi:10.5558/tfc2013-092

Tolerant hardwood natural regeneration 15 years after various silvicultural treatments on an industrial freehold of northwestern New Brunswick

2013· article· en· W2334558928 sur OpenAlexaffvenueabout
Martin Béland, Bruno Chicoine

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechYellow birchUnderstoryForestryHardwoodDeciduousCoppicingEnvironmental scienceUndergrowthMapleAgroforestryAgronomyEcologyBiologyGeographyWoody plantCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined applicability of various partial cutting systems in order to regenerate tolerant hardwood stands dominated by sugar maple (Acer saccarhum), American beech (Fagus grandifolia) and yellow birch (Betula alleghaniensis) on northern New Brunswick J.D. Irving Ltd. freehold land. Sampling of 1065 one-m2plots in 31 stands managed by selection cutting, shelterwood method and strip or patch cutting and in six control stands allowed a 15-year retrospective study of natural regeneration in stands of low residual densities and with minimal soil disturbance and no control of competing vegetation. Beech regeneration was most abundant in the patch cuts, yellow birch in shelterwood stands and sugar maple in the selection system areas. Results suggest that initial stand conditions influence the composition of the regeneration more than the prescribed treatment. At the stand scale (a few hectares), sugar maple recruitment was positively influenced by its proportion in the initial stand, and negatively by the cover of herbs and shrubs. Yellow birch regeneration was mainly affected by shrub competition. At the plot (1 m2) scale, mineral soil and decayed wood substrates and ground-level transmitted light were determinant factors for yellow birch regeneration. Beech-dominated stands were likely to regenerate to beech. A dense beech sucker understory was promoted in harvested patches. Areas with dense understory of American beech, shrubs, or herbs require site preparation to reduce interference either before or at the time of partial cutting. Shelterwood seed cutting and selection cutting should leave a residual of 12 m2/ha and 17 m2/ha respectively in seed trees uniformly distributed.

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)0,000
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 enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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