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Enregistrement W3139278885 · doi:10.1016/j.foreco.2021.119095

Trade-offs across densities and mixture proportions in lodgepole pine-hybrid spruce plantations

2021· article· en· W3139278885 sur OpenAlexaffabout
Ignacio Barbeito, Bianca N.I. Eskelson, Grace Carsky

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeevilHectareCurculionidaeMonoculturePEST analysisBiologyThinningSowingEnvironmental scienceAgronomyAgroforestryEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monocultures tend to yield higher total stand volumes and are simple to manage. Yet, mixed species stands may result in similar stand volumes while providing benefits such as mitigating damage from insects and disease. To understand the effects of stand density and species mixture and their interactions on stand yield, tree size and morphology, and damage in monocultures and mixtures, we analyzed a 25-year-old experiment in interior British Columbia, Canada. The lodgepole pine (Pl)-interior hybrid spruce (Sx) experiment included three densities—1000, 1500, and 2000 stems per hectare (SPH)—and five species mixtures—1:0, 3:1, 1:1, 1:3, and 0:1 Pl:Sx. Results 25 years after stand establishment showed that stand volume was significantly larger with an increasing proportion of Pl across all stand densities. Pl had 10% larger diameters in the 1000 SPH than in the 2000 SPH and when mixed with Sx (1:1). Pl had larger crowns in mixtures regardless of density. Mixture proportion did not affect gall rust incidence or stem form in Pl, but reduced attack in Sx by spruce weevil. Our findings suggest that mixing Pl-Sx and high planting density decrease weevil attacks in Sx, which reduce loss in timber quality. Yet, Pl quality may decrease when mixed with Sx, due to larger Pl crowns. These results may be used to improve the implementation of management strategies that decrease trade-offs between yields, desired market tree sizes, and timber loss from pest and pathogens, while making the stands more resilient to further climate change impact.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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