MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3155452769 · doi:10.1139/cjfr-2020-0392

Assessment of natural regeneration of longleaf pine (<i>Pinus palustris</i>) 15 years post-regeneration control

2021· article· en· W3155452769 sur OpenAlexvenueno aff
Zhaofei Fan, W. Keith Moser, Cameron Poyner, Shaoyang Yang, Sunil Nepal, John S. Kush, Dwight K. Lauer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBasal areaNatural regenerationRegeneration (biology)Abundance (ecology)BiologyForestryPinus <genus>ThinningRange (aeronautics)BotanyEcologyHorticultureAgronomyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed natural regeneration of longleaf pine (Pinus palustris Mill.) using the data collected from the Escambia Experimental Forest in southern Alabama. Fifteen years after the regeneration control, natural regeneration of longleaf pine remained patchy across a wide range of site and stand conditions; slightly more than half of all plots contained regeneration, but the density of seedlings and saplings varied significantly. The abundance of seedlings ≤1-year-old was positively related to stand age and time since last fire, but negatively related to overstory basal area. The abundance of seedlings and saplings was positively related to stand age, but negatively related to time since last fire and overstory basal area. The probability of achieving at least 15 000 seedlings·ha–1 that are older than 1 year but less than 1 m tall and at least 1250 saplings·ha–1 that are over 1 m tall was, respectively, positively related to the ratio of time since last fire to overstory basal area and the ratio of quadratic mean diameter to site index. A longer fire interval (> 2 to 3 years) should be adopted to naturally regenerate longleaf. We did not find clear zones of exclusion present in natural regeneration even though overstory trees, seedlings, and saplings tended to be repulsive spatially and >80% grass stage seedlings and saplings occurred outside tree crowns.

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)0,000
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
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 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest Research→Même sujetFire effects on ecosystems→Travaux en français237 207→