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Enregistrement W2973330399 · doi:10.1139/cjfr-2019-0292

Edge influence on composition and structure of a <i>Pinus palustris</i> woodland following catastrophic wind disturbance

2019· article· en· W2973330399 sur OpenAlexvenueno aff
J. Davis Goode, Jonathan S. Kleinman, Justin L. Hart, Arvind A.R. Bhuta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodlandSpecies richnessAbiotic componentEcologyDisturbance (geology)Environmental scienceTransectGeographyForestryAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest edges are an important legacy of natural and anthropogenic disturbances. Edges of intact forest fragments are influenced by adjacent non-forested ecosystems, resulting in compositional and structural differences at the edge and into the intact forest. Edge influence (EI) is the altered biotic and abiotic interactions that occur along the edge-to-interior gradient in disturbed forests. Few studies have analyzed natural disturbance created edges, particularly in woodland structures, which contain fewer trees per hectare and are typically less light-limited than forests. The goal of our study was to examine the EI of a tornado-created edge in a Pinus palustris Mill. (longleaf pine) woodland in Alabama. In 2011, an EF-3 tornado impacted a restored P. palustris woodland, resulting in a distinct edge. We installed transects perpendicular to the edge to quantify biotic and abiotic response variables and calculate the distance of EI. Reduced structural forest complexity and basal area (negative EI) were evident 70 m into the interior woodland. Ground flora richness and diversity experienced a positive EI, with higher richness and diversity at the edge. Results of this study add to our understanding of EI on woodland composition and structure and naturally created edges and may help guide natural disturbance based silvicultural systems.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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