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Enregistrement W3195960856 · doi:10.1139/cjfr-2021-0077

Radial growth responses of post oak (<i>Quercus stellata</i>) to climate variability and management in southeastern Oklahoma, USA

2021· article· en· W3195960856 sur OpenAlexvenueno aff
Arjun Adhikari, Ronald E. Masters, Henry D. Adams, Rodney E. Will

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceClimate changeThinningGrowing seasonDendrochronologyClimatologyGeographyForestryEcologyBiologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated radial growth of post oak (Quercus stellata Wangenh.) growing in a range of stand structures (forest to savanna) created in 1984 by different harvesting, thinning, and prescribed fire intervals. We related ring width index (RWI) to monthly and seasonal climate variables and time since fire to assess impacts of climate variability and interactions with management on radial growth. The RWI of all treatments was positively correlated to minimum daily temperature the previous September and precipitation late spring and early summer the current year, and negatively correlated to maximum daily temperatures and drought index late spring – early summer. June weather was most strongly correlated in four of five treatments. While stand structure affected absolute diameter growth, the RWI of savanna and forest stands responded similarly to climate variability, and low intensity prescribed fire did not influence RWI. On average, a 100 mm reduction in June precipitation decreased RWI by 7%, a 1 °C increase in previous-year September daily minimum temperature increased RWI by 3.5%, and a 1 °C increase in June maximum daily temperature decreased RWI by 3.7%. Therefore, negative effects of drought and warmer spring and summer temperatures may be reduced by a longer growing season under warmer climate scenarios. However, management did not appear to influence RWI.

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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · 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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