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Enregistrement W2734396132 · doi:10.3375/043.037.0313

Patterns of Coarse Woody Debris in Hardwood Forests across a Chronosequence of Ash Mortality Due to the Emerald Ash Borer (<i>Agrilus planipennis</i>)

2017· article· en· W2734396132 sur OpenAlexaboutno aff
Matt Higham, Brian M. Hoven, David L. Gorchov, Kathleen S. Knight

Notice bibliographique

RevueNatural Areas Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerald ash borerFraxinusAgrilusChronosequenceBasal areaBuprestidaeCoarse woody debrisWood ashEcologyEnvironmental scienceBiologyEcological successionHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The invasive emerald ash borer (Agrilus planipennis) (EAB) is causing widespread ash (Fraxinus spp.) mortality in 25 U.S. states and two Canadian provinces. We investigated the impact of EAB on coarse woody debris (CWD) volume across 24 sites in western and central Ohio, USA, representing a chronosequence of ash mortality, quantified by the year ash mortality reached 25% (Year25�ad). CWD volume averaged 60.36 m3/ha, and was positively associated with total (live plus dead) ash basal area (BA), but was not greater in sites where ash death occurred earlier. For the volume of CWD in the first, least-rotted, decay class, stepwise regression revealed that both ash BA and Year25�ad were significant predictors; sites with more ash BA and where ash mortality had occurred earlier had more class 1 CWD. Additionally, class 1 CWD in those early mortality sites was primarily (87%) ash, compared to 40% ash in sites with more recent ash mortality. This large influx of CWD, particularly ash CWD, combined with future inputs from ash that are still standing, will elevate CWD volume in the near future, especially in sites with greater ash basal area.

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 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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,903

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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