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Enregistrement W2961995594 · doi:10.1139/cjfr-2019-0081

Effects of mechanical site preparation and slash removal on long-term productivity of conifer plantations in Sweden

2019· article· en· W2961995594 sur OpenAlexvenueno aff
Karin Hjelm, Ulf Johansson, Per Nordin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlash (logging)ProductivityForestrySlash PineTerm (time)Environmental scienceAgroforestrySilviculturePinus <genus>AgronomyGeographyBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical site preparation is commonly used to increase survival and early growth of newly planted seedlings. Ideally, any early positive effects of site preparation should persist for a long time, but concerns have been raised as to whether intensive site preparation might have a negative effect on the long-term productivity of a stand. The present study was therefore designed to investigate the long-term effects of different site-preparation methods on productivity and determine any possible interactions with tree species and site fertility. In the 1980s, a randomized block experiment was established at sites throughout Sweden. Four site-preparation methods of various intensities were performed on different sites: (i) an untreated control, (ii) disc trenching, (iii) mounding, and (iv) ploughing. As a complementary treatment, slash was either retained or removed from some plots. Depending on soil moisture class, geographical position, and site index, Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), Scots pine (Pinus sylvestris L.), or lodgepole pine (Pinus contorta Douglas ex Loudon) were planted in pure stands. Growth variables such as height and diameter were measured during the first years after establishment. After about 30 years, these variables were remeasured at the level of individual trees. Overall, an increased production of the planted trees after site preparation was found. Neither intensive site preparation (such as ploughing) nor slash removal had any negative effect on the long-term productivity of these experimental 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)0,001
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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