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Enregistrement W2945117575 · doi:10.1139/cjfr-2018-0462

Soil disturbance and juvenile Douglas-fir growth following stump removal on moderately coarse textured soils in southwestern British Columbia: 10-year results

2019· article· en· W2945117575 sur OpenAlexaffvenueabout
Stefan Zeglen, Paul J. Courtin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Basal areaProductivityArmillariaBiologyAnimal scienceForestryJuvenileSoil waterEcologyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanized treatment for root diseases such as Coniferiporia sulphurascens (Pilát) L. W. Zhou & Y. C. Dai (syn. Phellinus sulphurascens Pilát) and Armillaria ostoyae (Romagn.) Herink (syn. Armillaria solidipes Peck) is often avoided due to cost or the perception that removal of stumps creates detrimental soil disturbance or degradation that hinders site productivity. Our study tested five diseased stands that were treated by extracting stumps following harvesting and replanted with susceptible Douglas-fir. Soil disturbance surveys were conducted in treated and untreated plots, and individual planted spots were assessed and categorized for soil disturbance using existing and proposed new categories specific to disturbance caused by the stump removal. Tree measurements were taken at intervals over the first 10 years of stand development, and foliage was sampled for nutrient analysis. The percentage of total and counted disturbance was 20%–46% and 8%–11% greater, respectively, in treated versus untreated plots; however, mean tree growth in height and diameter was not statistically different between treatments and was more positive for treated plots at all sites but one. Tree nutrition and survival to age 10 was not negatively affected by stump removal. Total site productivity represented by basal area and tree volume differed widely between sites but was not significantly different between treatments.

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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,379

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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