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Enregistrement W3045895241 · doi:10.1371/journal.pone.0230221

Driving factors of conifer regeneration dynamics in eastern Canadian boreal old-growth forests

2020· article· en· W3045895241 sur OpenAlexafffundabout
Maxence Martin, Miguel Montoro Girona, Hubert Morin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMedical Research CouncilUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Mots-clésRegeneration (biology)TaigaBorealEcologyGeographyEnvironmental scienceForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Old-growth forests play a major role in conserving biodiversity, protecting water resources, and sequestrating carbon, as well as serving as indispensable resources for indigenous societies. Novel silvicultural practices must be developed to emulate the natural dynamics and structural attributes of old-growth forests and preserve the ecosystem services provided by these boreal ecosystems. The success of these forest management strategies depends on developing an accurate understanding of natural regeneration dynamics. Our goal was therefore to identify the main patterns and drivers involved in the regeneration dynamics of old-growth forests with a focus on boreal stands dominated by black spruce (Picea mariana (L.) Mill.) and balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) in eastern Canada. We sampled 71 stands in a 2 200 km2 study area located within Quebec's boreal region. For each stand, we noted tree regeneration (seedlings and saplings), structural attributes (diameter distribution, deadwood volume, etc.), and abiotic (slope and soil) factors. The presence of seed-trees located nearby and slopes having moderate to high angles most influenced balsam fir regeneration. In contrast, the indirect indices of recent secondary disturbances (e.g., insect outbreaks or windthrows) and topographic constraints (slope and drainage) most influenced black spruce regeneration. We propose that black spruce regeneration dynamics can be separated into distinct phases: (i) layering within the understory, (ii) seedling growth when gaps open in the canopy, (iii) gradual canopy closure, and (iv) production of new layers once the canopy is closed. These dynamics are not observed in paludified stands or stands where balsam fir is more competitive than black spruce. Overall, this research helps explain the complexity of old-growth forest dynamics, where many ecological factors interact at multiple temporal and spatial scales. This study also improves our understanding of ecological processes within primary old-growth forests and identifies the key factors to consider when ensuring the sustainable management of old-growth boreal 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 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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