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Enregistrement W2964437445 · doi:10.1139/cjfr-2019-0150

Postfire deciduous canopies drive patterns in snowshoe hare herbivory of regenerating black spruce

2019· article· en· W2964437445 sur OpenAlexvenueno aff
Justin Olnes, Knut Kielland, Hélène Genet, Roger W. Ruess

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeciduousSnowshoe hareBlack spruceHerbivoreTaigaBorealEcologyGeographyPicea abiesForestryBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The future of boreal forests in Alaska, United States, will likely consist of more deciduous-dominant stands because larger and more severe fires facilitate the establishment of deciduous species such as trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) and Alaska birch (Betula neoalaskana Sarg.). Whether stands transition to a deciduous-dominant system or mixed-wood forest or return to being dominated by black spruce (Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.) depends on the capacity of regenerating black spruce to grow and produce seed before the next fire. We hypothesized that winter herbivory by snowshoe hares (Lepus americanus Erxleben, 1777) can suppress black spruce under deciduous canopies. We addressed this question by measuring changes in spruce height and herbivory across 54 plots in Interior Alaska that burned 8–88 years ago and related these data to plot-level data collected by the Bonanza Creek Long-Term Ecological Research program. Spruce were more likely browsed at deciduous-dominant sites with dense canopies, and this browsing likely reduced their height growth. Although we found more subtle effects of browsing on height at the individual level, browsing was an important variable in a confirmatory path analysis at the plot level. These observations affirm our broader hypothesis of the selectivity of hare browsing, in that snowshoe hares prefer to browse spruce that are taller and faster growing, effectively “leveling” regenerating seedlings and saplings so that browsed and unbrowsed individuals within a site are the same height.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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