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Enregistrement W2892933134 · doi:10.1093/forestry/cpy031

Comparing structural attributes in uneven-aged managed and unmanaged sugar maple stands

2018· article· en· W2892933134 sur OpenAlexafffund
Martin‐Michel Gauthier, Steve Bédard, François Guillemette

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésMapleCoarse woody debrisForestrySilvicultureMarshGeographyAgroforestryBeehiveDiameter at breast heightHabitatEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used 11 silvicultural trials in forests dominated by sugar maple (Acer saccharum Marsh.) to compare the development of structural attributes between unmanaged stands and stands subjected to two selection cuttings. Results showed that managed stands had significantly lower amounts of large live and dead trees, lower downed coarse woody debris (CWD) volume and lower density of large trees with wildlife cavities compared to unmanaged stands. Despite these differences, both managed and unmanaged stands had sufficient amounts of large trees and large trees with wildlife cavities to maintain excavator bird habitat based on minimum target guidelines from the literature. In both managed and unmanaged stands, minimum target guidelines to emulate old-growth conditions were not met: at least 30 live trees ha−1 >49.0 cm in diameter at breast height, and at least 11 m3 ha−1 of downed CWD volume with large-end diameter >44.0 cm. We discuss management options to promote the development of structural attributes in managed, uneven-aged sugar maple 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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