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Enregistrement W2528328033 · doi:10.1139/cjfr-2016-0369

Canopy treatment influences growth of replacement tree species in <i>Fraxinus nigra</i> forests threatened by the emerald ash borer in Minnesota, USA

2016· article· en· W2528328033 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher E. Looney, Anthony W. D’Amato, Brian J. Palik, Robert A. Slesak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerald ash borerFraxinusBiologyCanopyGirdlingEcologyForestryAgronomyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fraxinus nigra Marsh. (black ash), a dominant tree species of wetland forests in northern Minnesota, USA, is imperiled by the invasive insect emerald ash borer (EAB; Agrilus planipennis Fairmaire, 1888). Regeneration of associated tree species is generally low in F. nigra forests and could be impacted further by climate change. Proactive management may be critical to maintaining tree cover and ecosystem function following EAB invasion. We investigated the mean height and diameter relative growth rate (RGR) of seedlings of 10 potential replacement tree species, including two from the next southern climate zone projected to be adapted to the future northern Minnesota climate. Seedlings were planted in F. nigra wetlands under four canopy treatments: unharvested control, clearcut, girdling F. nigra to emulate EAB-induced mortality, and group selection. Mean height and diameter RGR was fastest overall in the clearcut treatment, followed by the girdling, group selection, and control treatments. Depending on species, treatment significantly influenced RGR. Several species projected to be adapted to the future northern Minnesota climate had moderate to rapid mean RGR, including one from the next southern climate zone. Our results suggest that seedling plantings and overstory treatment represent an effective strategy for establishing F. nigra replacement tree species as EAB approaches, while reducing future risk from climate change.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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