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Enregistrement W2789534798 · doi:10.1080/11956860.2018.1435064

Plant community composition, tree physiology, and bark-beetle mortality in relation to open and enclosed irrigation channels: a case study within a wildland-urban interface forest in western Montana

2018· article· en· W2789534798 sur OpenAlexvenueno aff
Eric G. Keeling

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBark beetleEnvironmental scienceEcologyChannel (broadcasting)IrrigationBasal areaBark (sound)GeographyHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dry coniferous forests within the wildland–urban interface (WUI) in the northwestern US have experienced long-term drought and increasing bark-beetle infestations. An unexamined factor potentially affecting WUI forests are irrigation channels used to convey water to nearby farms. I studied the effects of two irrigation channels (a downslope, open channel and an upslope, recently enclosed channel) on plant community composition, tree water status and growth, and patterns of bark-beetle mortality in a WUI ponderosa pine/Douglas fir forest experiencing drought. Low-lying swale areas below the recently enclosed, upper channel had extensive down dead wood and showed shifts from mesic understory plant species to more xeric species. Tree density and basal area declined in swale areas below both channels. Ponderosa pine below the enclosed channel showed evidence of water stress (low water potentials) and negative growth responses to the channel enclosure. In contrast, hillslope trees below the open channel had higher growth rates and water potentials compared to trees above that channel. Beetle-kill was highest between the two channels, the area most likely affected by upper channel enclosure. The study provides evidence that plant community composition, tree physiology, and patterns of tree mortality in forests may be affected by irrigation channels interacting with small-scale topography.

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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,982

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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