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Enregistrement W3040074420 · doi:10.1139/cjfr-2019-0417

The effects of variable retention forestry on coarse woody debris dynamics and concomitant impacts on American marten habitat after 27 years

2020· article· en· W3040074420 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ingrid Farnell, Ché Elkin, Erica Lilles, Anne-Marie Roberts, Michelle Venter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensMinistry of ForestsUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoarse woody debrisSnagBasal areaMartenWindthrowForestryHabitatEnvironmental scienceForest managementEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coarse woody debris (CWD) in the form of logs, downed wood, stumps and large tree limbs is an important structural habitat feature for many small mammal species, including the American marten (Martes americana). At a long-term experimental trial in northern temperate hemlock-cedar forests of British Columbia, Canada, we analysed the impact of varying amounts of overstory basal area retention: 0% (clearcut), 40%, 70%, and 100% (unharvested) on CWD volume, decay class, and inputs from windthrow over 27 years. We used CWD attributes (diameter, length, decay class, and height above the ground) known to be favourable for martens to create an index for assessing the impact of harvesting intensity on CWD habitat features. Stands with 70% retention had CWD attributes that resulted in CWD habitat features similar to unharvested stands. Clearcuts contained pieces that were smaller, more decayed, and closer to the ground, which contributed to a habitat that was less valuable, compared with stands that had higher retention. Over the 27-year period, windthrown trees were the majority of CWD inputs, and volume change was positively related to percent retention. Our results highlight that forest management influences CWD size and input dynamics over multiple decades, and the need for consideration of these impacts when undertaking long-term multiple-use forestry planning.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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