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Enregistrement W2809352680 · doi:10.3390/f9070376

Structural Attributes of Old-Growth and Partially Harvested Northern White-Cedar Stands in Northeastern North America

2018· article· en· W2809352680 sur OpenAlexaffabout
Nathan Wesely, Shawn Fraver, Laura S. Kenefic, Aaron R. Weiskittel, Jean‐Claude Ruel, Michael Thompson, Alan S. White

Notice bibliographique

RevueForests · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnagBasal areaContext (archaeology)ForestryCoarse woody debrisForest managementDiameter at breast heightOld-growth forestGeographyStand developmentAgroforestryEcologyHabitatBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forestry practitioners often need to identify old-growth stands because of their high conservation value. To identify the structural and compositional characteristics potentially unique to old-growth northern white-cedar (Thuja occidentalis L.) stands, we compared 16 old-growth stands and 17 partially harvested stands in Maine, USA and New Brunswick, Canada. Potential old-growth predictors included common structural metrics such as basal area (BA), quadratic mean diameter (QMD), large tree (≥40 cm diameter at breast height) density, and volumes of coarse woody debris (CWD), along with six structural indices. Using generalized linear mixed-models, we identified two significant structural predictors that differentiate old-growth from partially harvested stands when used in combination: Volume of advanced-decay CWD and live tree QMD. None of the structural indices were useful in distinguishing between old-growth and partially harvested stands, nor did the two types differ with respect to tree species composition. Our results demonstrate that two metrics easily derived from standard inventory data—decayed CWD volume and QMD—effectively characterize the old-growth white-cedar stands sampled in this study. Taken together, these results can improve management decision making for white-cedar, particularly in the context of certification, while also shedding light on the effects of past partial harvesting on current forest structure.

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)0,000
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 enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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