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Enregistrement W3081414136 · doi:10.1139/cjfr-2020-0208

The effect of cutting technique on the mortality and resprouting vigor of poplar stumps in short-rotation plantations

2020· article· en· W3081414136 sur OpenAlexvenueno aff
Raffaele Spinelli, Natascia Magagnotti, Carolina Lombardini, Elaine Cristina Leonello

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésCoppicingFellingShootShort rotation forestryShort rotation coppiceBiologyAgroforestryHorticultureWoody plantForestryAgronomyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical felling is the most cost-effective solution for harvesting short-rotation poplar plantations, but the damage inflicted by conventional shear-cutting devices on tree stumps has raised concerns about stump mortality and resprouting vigor, both of which are crucial to coppice regeneration. To determine whether such concerns are justified, this experiment monitored the survival and resprouting vigor of 11 sample blocks composed of two 10-stump row segments that were cut according to one of two methods: (1) a chainsaw or (2) an excavator-mounted shear. The sample blocks were located within the same plantation, established 7 years earlier with hybrid poplars (Populus nigra × Populus deltoides) belonging to the AF8 clone. One year after cutting, no differences were found between treatments in terms of stump mortality, number of shoots per stump, shoot diameter at 30 cm from the insertion, or shoot height. These results support the use of mechanical shears to fell short-rotation poplar coppice. However, further studies should be conducted on multiple fields and clones in order to safely generalize these preliminary findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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