Reply to the comment by Bailey et al. on “Long-term decline of sugar maple following forest harvest, Hubbard Brook Experimental Forest, New Hampshire”
Notice bibliographique
Résumé
Sugar maple decline in eastern North America is caused by a complex combination of factors, with soil nutrition being one of several important determinants. Given the complexity of sugar maple population dynamics and the geographic extent of the species, we support Bailey et al.’s (2019, Can. J. For. Res. 49(7), doi: 10.1139/cjfr-2018-0207 ) argument to interpret results from Cleavitt et al. (2018, Can. J. For. Res. 48(1): 23–31, doi: 10.1139/cjfr-2017-0233 ) with due caution. The experiment at Hubbard Brook Experimental Forest represents an atypical application of contemporary forest practice in the White Mountain National Forest; however, some comments in Bailey et al. (2019) missed the point; others inaccurately characterized our paper. Cleavitt et al.’s (2018) 30-year record of vegetation recovery following whole-tree harvest documented a worrisome inability of a sugar maple population that successfully established after harvest to maintain its position in the understory. This lack of persistence on base-poor soils such as those in the mid and upper elevations of Hubbard Brook Experimental Forest suggests that the successful recruitment of sugar maple is not guaranteed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».