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Enregistrement W3115443036 · doi:10.1139/cjfr-2020-0339

Long-term evolution of composition and structure after repeated group selection over eight decades

2020· article· en· W3115443036 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole S. Rogers, Anthony W. D’Amato, William B. Leak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthern Research StationRubenstein School of Environment and Natural Resources, University of VermontU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBeechEcologyRegeneration (biology)CohortSelection (genetic algorithm)HardwoodForestryGroup selectionRange (aeronautics)BiologyYellow birchGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In northeastern North America, group selection is frequently used in northern hardwood forests to maintain uneven-aged stand structure and promote regeneration of tree species spanning a range of shade tolerances. For this study, long-term application of group selection at the Bartlett Experimental Forest, New Hampshire, USA, provided a unique opportunity to address cohort- and stand-level progression after 80 years of treatment. Cohort-level evolution reflected successional and developmental dynamics associated with even-aged forest systems, whereas aggregate stand-level conditions were consistent with expectations for uneven-aged systems. As cohorts aged, diameter distributions progressed towards descending monotonic forms and species composition transitioned from shade-intolerant species to shade-tolerant species. Standing deadwood and downed woody material in cohorts followed trajectories of aging even-aged stands through time. Although American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) was a primary species across cohorts and at the stand level, stand-level regeneration included a mixture of ecologically and commercially valuable species. These long-term results offer important insights into emergent cohort- and stand-level conditions and processes that may affect continued recruitment of desirable compositional and structural conditions in stands managed using group selection over numerous cutting cycles.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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'admission1
Résumé présentoui

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