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Enregistrement W2971462872 · doi:10.33915/etd.4104

Aspect influence on productivity when applying the deferment harvest method in mixed-oak hardwood forests in West Virginia

2019· dissertation· en· W2971462872 sur OpenAlexfundno aff
Breanne Held

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceWest Virginia UniversityMcGill University
Mots-clésRegeneration (biology)CanopyHardwoodAgroforestryForestryProductivitySilvicultureResidualNatural regenerationForest managementGeographyEnvironmental scienceEcologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deferment harvest method is a new forest management treatment in central Appalachian hardwood forests. It is intended to primarily improve aesthetics by leaving select residual trees in the forest stand beyond the establishment of the regeneration cohort. However, there are concerns with residual tree quality due to the development of epicormic branches and if the presence of forest canopy influences the species composition and development of the regeneration. Topographic aspect can influence differences in productivity in both the residual and regeneration cohorts. This study examined if residual tree quality for timber value and a desirable species composition of the regeneration cohort differed by aspect (i.e., south and east). Epicormic branches were present on majority of the residual trees but did not reduce the quality nor the presumed lumber value of these trees. Forest canopy had no effect on the species composition and development of the regeneration cohort, while there were differences between the south and east aspects in species diversity and stem density of the mid-tolerant species. The regeneration cohort was dominated primarily by commercial species with both shade-intolerant and shade-tolerant species present. These results suggested that maintaining timber value of residual trees and regenerating commercial tree species is possible with the deferment harvest method.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,106

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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