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Enregistrement W2895966497 · doi:10.1080/11956860.2018.1529725

Limited recruitment of eastern white cedar ( <i>Thuja occidentalis</i> L.) under black spruce canopy at its northern distribution limit

2018· article· en· W2895966497 sur OpenAlexafffundvenue
Isabelle Visnadi, Johann Housset, Cécile Leroy, Christopher Carcaillet, Hugo Asselin, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo Economico
Mots-clésBlack spruceCanopyTaigaEcologyBiological dispersalMossGeographyForestryBorealBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the boreal forest of eastern North America, the distribution of eastern white cedar (Thuja occidentalis) is characterized by a latitudinal fragmentation gradient from south to north. Marginal populations could be outposts allowing cedar to expand its presence in the north in response to climate change. This study aimed to characterize the spatio-temporal regeneration dynamics of 20 marginal cedar stands in order to evaluate their expansion capacity into adjacent black spruce stands. Cedar recruitment within marginal cedar stands was mainly by layering, which allowed the species to maintain for a long time in the landscape. However, the rate of expansion of marginal stands into adjacent black spruce stands through seed dispersal was very low (0.28 m.year−1) and it was negatively influenced by distance to seed trees. Substrate had no significant effect. Global warming could lead to increased seed production by cedar, which could favour the species’ expansion at its northern distribution limit. However, global warming could also increase the frequency and severity of wildfires, which would have a negative effect on cedar expansion capacity.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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