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Enregistrement W2551844032 · doi:10.1080/02827581.2016.1261934

Selective removal of paper birch increases growth of juvenile Douglas-fir while minimizing impacts on the plant community

2016· article· en· W2551844032 sur OpenAlexafffundabout
Barbara Zimonick, Suzanne W. Simard, W. Jean Roach

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaKamloops Art Gallery
Organismes subventionnairesMinistry of Forests, Lands and Natural Resource Operations
Mots-clésUnderstoryForestryEnvironmental scienceDouglas firBiologyHorticultureAgroforestryAgronomyCanopyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Broadcast weeding of naturally regenerating paper birch (Betula papyrifera) to improve performance of conifer crop trees is common in forest plantations in British Columbia, Canada, but such treatments are costly, reduce biodiversity and may increase disease. To investigate whether alternative treatments can enhance conifer performance with minimal loss of other ecosystem services, we examined effects of selective removal of paper birch in two interior Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. glauca) plantations on Douglas-fir growth and survival, and cover and height of residual birch and the understorey plant community. Douglas-fir-centred birch-free patches of varying radius (0–2.5 m) were created by single and repeated manual cutting and Triclopyr® application. The “threshold brushing radius,” defined as the birch removal radius at which Douglas-fir performance was optimized was 2.0 m at the more productive site and 1.5 m at the less productive one. Armillaria root disease, the major Douglas-fir mortality agent, spiked in the 1.0 m radius manual cutting treatment at one location. The greatest reductions in birch and understory plant abundance occurred following the most intensive treatments. Selective brushing treatments are an effective alternative to broadcast removal of paper birch for increasing conifer performance, and have less impact on the plant community.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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