MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2575808156 · doi:10.5558/tfc2016-085

Unravelling the past to manage Newfoundland’s forests for the future

2016· article· en· W2575808156 sur OpenAlexafffundvenueabout
André Arsenault, Robert LeBlanc, Eric Earle, Darin W. Brooks, Bill Clarke, Dan Lavigne, Lucie Royer

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCollege of the North AtlanticGovernment of Newfoundland and LabradorCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésDisturbance (geology)Spruce budwormEcological successionTaigaGeographyVegetation (pathology)EcosystemChoristoneura fumiferanaEnvironmental resource managementEcologyBorealAbies balsameaEnvironmental scienceForestryBalsamArchaeologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forests of Newfoundland represent a unique type of boreal ecosystem with diverse environmental gradients that exercise strong control over disturbances and vegetation. We have assembled and analyzed a comprehensive database on disturbance history in Newfoundland. Defoliating insects, led by the eastern spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clemens) and the hemlock looper (Lambdina fiscellaria Guenée), have the largest disturbance footprint on the island. Infrequent wildfires (fire cycle = 769 years) had a decisive role in driving forest succession, particularly in the Central Newfoundland Forest and Maritime Barrens ecoregions. We hypothesize that the historical disturbance regime in Newfoundland would not have enabled steady-state conditions, although the amount of old-growth forests and deadwood would likely have been greater than it is today. We argue that the implementation of the natural range of variation (NRV) concept in forest management for such non-equilibrium systems will be challenging in Newfoundland and in other regions of Canada. We propose guiding principles to adapt the NRV concept using ecological knowledge. If a sciencebased approach is desired, assumptions about NRV should be tested using a rigorous experimental design. We encourage the establishment of large-scale experiments in at least a portion of forestry operations to enable an ecosystem sciencebased approach.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207