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Enregistrement W2885801474 · doi:10.1139/cjfr-2018-0132

Temporal patterns of ground flora response to fire in thinned <i>Pinus</i>–<i>Quercus</i> stands

2018· article· en· W2885801474 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin G. Willson, Carson R. Barefoot, Justin L. Hart, Callie J. Schweitzer, Daniel C. Dey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthern Research StationU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésUnderstorySpecies richnessEcological successionThinningEcologyPrescribed burnGrowing seasonEnvironmental scienceBiodiversityGeographyAgroforestryBiologyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ground flora stratum affects stand structure, resource acquisition, nutrient cycling, and taxonomic richness in forest ecosystems. Disturbances such as thinning and prescribed fire alter forest understory growing conditions that generally increase ground flora cover and richness. We studied annual changes in ground flora assemblages over three growing seasons after fire in thinned and frequently burned (3-year rotation) Pinus–Quercus stands. Our results corroborated trends from other studies that indicated greater ground flora richness and cover after thinning and burning compared with thin-only treatments. We also found that the stratum experienced relatively rapid succession between growing seasons that complimented the tolerance succession model. Forbs had reduced cover and richness from increasingly difficult growing conditions over time and were replaced by woody plants, shrubs, and seedlings. This likely occurred from changing competition dynamics that favored quick growth in the first growing season and long-term investment in vertical growth in the third growing season. The successful regeneration pathways also fit ground flora regeneration models and added a unique pathway to strengthen the predictive power of these models. As many stand management goals are focused towards improving biodiversity, prescribed fire and thinning may be used to increase understory richness in Pinus–Quercus stands.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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