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Enregistrement W3168982808 · doi:10.1139/cjfr-2021-0011

Soil texture and other site-level factors differentially affect growth of Scotch broom (<i>Cytisus scoparius</i>) and Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i>) seedlings in the western Pacific Northwest

2021· article· en· W3168982808 sur OpenAlexvenueno aff
David R. Carter, Robert A. Slesak, Timothy B. Harrington, Anthony W. D’Amato

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Fish and Wildlife FoundationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBroomDouglas firShrubBiologyWestern HemlockBotanyDominance (genetics)SowingForestryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The invasive shrub Scotch broom (Cytisus scoparius (L.) Link) is a pervasive threat to regenerating Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii) stands in the Pacific Northwest, USA. Field observations indicate that the susceptibility of areas to Scotch broom invasion and dominance can vary by site. We selected 10 sites throughout the western Pacific Northwest that spanned a gradient of soil textures and other factors to test the site-specific susceptibility of Douglas-fir to overtopping by Scotch broom. We expected to find that the ability of Scotch broom to dominate a site was mediated by site-level factors, particularly those influencing soil water — the most limiting factor to growth in the region. We found Scotch broom and Douglas-fir were inversely affected by site-level factors. In general, Douglas-fir absolute height growth rates were more competitive with those of Scotch broom on fine-textured soils than on more coarsely textured soils. We also found Douglas-fir to have a more dramatic response to increasing down woody material than Scotch broom. Scotch broom height growth approached an asymptote at 3 m. Sites with fast-growing Douglas-fir were able to surpass this height 6–7 years after planting and appear likely to avoid suppression by Scotch broom.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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