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Enregistrement W2581782675 · doi:10.1139/cjfr-2016-0473

Annual rings of perennial forbs and mature oaks show similar effects of climate but inconsistent responses to fire in the North American prairie–forest ecotone

2017· article· en· W2581782675 sur OpenAlexvenueno aff
Justin R. Dee, Michael W. Palmer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNature Conservancy
Mots-clésEcotoneForbPerennial plantGrowing seasonDendrochronologyPrecipitationAnnual plantClimate changeFire regimeWoody plantBiologyEnvironmental scienceEcologyGeographyEcosystemGrasslandHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the prairie–forest ecotone of central North America, research of the effects of climate and fire on the annual growth of nonwoody plant types is currently needed to compliment dendrochronological research used for predicting the stability of this ecotone in the future. Using cores of Quercus stellata Wangenh. and collars of taproots of Asclepias viridis Walter from central Oklahoma, as well as cores from Quercus macrocarpa Michx. and Lespedeza capitata Michx. collars in central Minnesota, we aimed to distinguish the response towards annual precipitation and temperature, as well as fire regime, between these co-existing plant types through patterns in annual ring growth. The effect of spring fire on the annual growth increment was only consistently significant for one of the forbs, with a positive relationship. The strong negative effect of summer temperature was consistent between forbs and Q. stellata, while the positive effect of either growing season precipitation was consistent between plant types. Furthermore, we found stronger patch-specific annual ring patterns in forbs in comparison with trees when patches are separated based on unique fire histories. Overall, such efforts could be used in further studies to better predict growth rates of dominant plant types in landscapes susceptible to significant environmental 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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