MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2901432993 · doi:10.1139/cjfr-2018-0177

Stem- and stand-level growth and mortality following partial cutting in eastern boreal poplar – white spruce stands

2018· article· en· W2901432993 sur OpenAlexaffvenueabout
Suzanne Brais, Brian D. Harvey, Arun K. Bose

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal areaTaigaClearcuttingBorealSilvicultureBiologyForestrySalicaceaeBiodiversityWoody plantAgronomyEnvironmental scienceHorticultureBotanyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variable retention (VR) and partial cutting are both considered important silvicultural tools of natural disturbance or ecosystem based forest management approaches. Partial harvesting differs from VR in that post-treatment growth responses and stand regeneration are the primary objective rather than the maintenance of biodiversity. This partial cutting study is undertaken in mixed poplar (Populus spp.) – white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) stands in the eastern Canadian boreal mixedwood forest. It compares, at the tree level, absolute growth rates (AGR) and relative growth rates (RGR) of basal area (BA) and stem survival; and at the stand level, it also compares absolute BA growth, mortality, and sapling density 10 years following treatment. The completely randomized experiment was established with four intensities of partial cutting (0, 50%, 65%, and 100% of poplar BA). All partial cutting intensities had a significant and similar positive effect on AGR of residual spruce stems. Complete poplar removal resulted not only in the highest increase in RGR of suppressed and intermediate spruce stems, but also in higher spruce mortality. Removal of 50% of the initial poplar stand BA provided the best trade-off between positive residual stem growth of spruce and poplar and limited post-treatment mortality.

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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,088

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,258 · 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

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest Research→Même sujetForest ecology and management→Travaux en français237 207→