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Enregistrement W3116520584 · doi:10.25674/so92iss3pp197

No effect of liming on the Eastern Red-backed Salamander after 5 years

2020· article· en· W3116520584 sur OpenAlexaff
Jean‐David Moore

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyLimeSalamanderEcosystemMapleSoil pHPopulationForest floorAgroforestryGeographyEnvironmental scienceBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decades, the application of calcitic materials to soil to restore the vigor of Sugar Maple (Acer saccharum Marsh) trees has increased in northeastern North America. However, few studies have evaluated how this treatment affects other ecosystem components, especially over several years. In Sugar Maple stands, the Eastern Red-backed Salamander (Plethodon cinereus Green, 1818) is one of the most abundant vertebrates and an important terrestrial species for key ecological processes. Because the species commonly serves as an indicator of forest disturbances, it is important to know how anthropogenic disturbances, such as soil liming, might affect it. The goal of this study was to evaluate the medium-term (5-year) effects of liming on body condition in a wild population of P. cinereus in Quebec, Canada. Lime (CaCO3) was spread by helicopter on a declining Sugar Maple forest growing on an acidic and base-poor soil. The results of this study, combined with those of previous published works, show that liming has no short- or medium-term effects on the body condition of the Eastern Red-backed Salamander. This study adds to those on other species in Europe and northeastern North America that report that liming has no major effect on amphibians when it is used as a treatment to restore acidified forest ecosystems. This should help foresters decide whether or not liming treatments are compatible with conservation, ecological, and management objectives.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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