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Enregistrement W2766918408 · doi:10.1139/cjfr-2017-0233

Long-term decline of sugar maple following forest harvest, Hubbard Brook Experimental Forest, New Hampshire

2017· article· en· W2766918408 sur OpenAlexvenueno aff
Natalie L. Cleavitt, John J. Battles, Chris E. Johnson, Timothy J. Fahey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMapleYellow birchAceraceaeSugarBeechClearcuttingDominance (genetics)BotanyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest harvesting can impact site quality by removing essential nutrients, exacerbating the effects of historic base cation losses associated with acid deposition. We studied the 30-year trajectory of forest recovery from clearcutting (whole-tree harvest (WTH)) in a forest originally dominated by sugar maple (Acer saccharum Marsh.). At both the watershed scale (21.9 ha) and the “detailed” plot scale (1 m2), a dramatic decline of sugar maple was observed, along with maintenance of American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) and an increase in birch, mainly yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.). Many of the “detailed” plots where sugar maple failed to recruit became unoccupied rather than being “won” by another species. The decline of sugar maple was most severe in the upper elevation zones of the watershed, where low base status (especially Ca) of the soils was a likely driver. The results support previous studies indicating that regeneration by sugar maple is severely compromised on base cation depleted soils. Lower survival of seedlings for sugar maple emphasized the importance of maintaining advance regeneration to favor desired species such as sugar maple. Foresters should consider that sites with low base saturation and exchangeable Ca are likely to exhibit regeneration failure for sugar maple in the long term, even those with initial dominance by this species.

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 enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,852

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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