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Enregistrement W3163988704 · doi:10.3390/f12060654

Harvest Retention Survivorship of Endangered Whitebark Pine Trees

2021· article· en· W3163988704 sur OpenAlexaff
Michael P. Murray, Jenny Berg, David J. Huggard

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of VictoriaMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvivorship curveEndangered speciesBiologyWoody plantWindthrowForestryEcologyGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whitebark pine (Pinus albicaulis Engelm.) is a widely distributed high-elevation species in western North America that is threatened primarily by an introduced disease and other disturbances. In British Columbia, this tree is a component of harvested forests, yet knowledge of post-harvest survivorship and factors that promote successful retention is lacking. Our objectives are to describe the temporal attrition of retained mature whitebark pine trees and to identify factors that likely influence survivorship during the critical initial post-harvest period. We assessed five separate harvest units in southeastern British Columbia. Dendrochronological investigation revealed that retained trees experienced high annual mortality rates (3–16%) across harvest sites during the initial five-year post-harvest period. By eight years post-harvest, retention survivorship ranged from 17–80%. After eight years post-harvest, mortality rates drastically declined. The preponderance of fallen stems oriented towards the northeast suggests that storm system events arriving from the Pacific Ocean are the most significant drivers of blowdown. We estimate that survivorship is positively associated with shorter tree heights and longer crown lengths, a lack of disease cankers, a greater presence of rodent wounding, and higher numbers of surrounding retained trees. We found little effect based on slope and aspect. As these trees are an endangered species, harvest operations should be practiced cautiously in associated forests. We recommend carefully selecting retention trees, ensuring an adequate number of neighbor trees, and orienting retention patches to avoid predominant storm wind directions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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