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Enregistrement W2900661371 · doi:10.3390/f10030221

Seed Rain and Seedling Establishment of Picea glauca and Abies balsamea after Partial Cutting in Plantations and Natural Stands

2019· article· en· W2900661371 sur OpenAlexaff
Laurent Gagné, Luc Sirois, Luc Lavoie

Notice bibliographique

RevueForests · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies balsameaBalsamSeedlingUnderstoryPicea abiesMossNatural regenerationBiologyBotanyEnvironmental scienceAgronomyForestryHorticultureEcologyCanopyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conditions for natural regeneration of white spruce (Picea glauca) and balsam fir (Abies balsamea) in 12 natural stands and five plantations containing both species were investigated 9 to 30 years after partial cutting. We estimated seed input on the ground, measured light reaching the understory, and recorded the presence and age of seedlings smaller than 150 cm in height on six different substrates: mineral soil, moss, rotten wood, litterfall, herbaceous, and dead wood. Partial cutting generally prompted the establishment and growth of seedlings. The number of fir and spruce seedlings is always greater in natural stands than in plantations, a trend likely associated with the reduced abundance of suitable substrate for establishment in the latter. White spruce is significantly associated to rotten wood while fir settles on all types of substrates that cover at least 10% of the forest floor. There is a strong relationship between light intensity and the median height of spruce seedlings, but this relationship is non-significant for fir. Seedlings of both species can survive at incident light intensities as low as 3%, but an intensity of 15% or more seems to offer the best growth conditions. The results of this study provide guidelines for successful forest regeneration following partial cuts in spruce-fir 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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,392

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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