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Enregistrement W2473899290 · doi:10.1093/forestry/cpw024

Challenges facing gap-based silviculture and possible solutions for mesic northern forests in North America

2016· article· en· W2473899290 sur OpenAlexaff
Christel C. Kern, Julia I. Burton, Patricia Raymond, Anthony W. D’Amato, William S. Keeton, Alejandro A. Royo, Michael B. Walters, Christopher R. Webster, John Willis

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrositeUnderstorySilvicultureEcologySpecies richnessCanopyDisturbance (geology)Diversity (politics)Vegetation (pathology)AgroforestryGeographyTree (set theory)Environmental resource managementForest managementWindthrowForestryEnvironmental scienceBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gap-based silvicultural systems were developed under the assumption that richness, and diversity of tree species and other biota positively respond to variation in size of harvest-created canopy gaps. However, varying gap size alone often does not meet diversity objectives and broader goals to address contemporary forest conditions. Recent research highlights the need to consider site factors and history, natural disturbance models, within-gap structure and recruitment requirements in addition to light resources for desired tree diversity. This synthesis brings together silvicultural developments and ecological literature on gap-based management, highlighting interactions with other factors such as microsite conditions, non-tree vegetation and more. We pose a revised concept for managers and researchers to use in prescriptions and studies focused on integrated overstory and understory manipulations that increase structural complexity within and around canopy openings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations158
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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