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Enregistrement W4248314264 · doi:10.1139/x00-063

Leaf properties, litter fall, and nutrient inputs of<i>Terminalia ivorensis</i>at different tree stand densities in a tropical timber - food crop multistrata system

2000· article· en· W4248314264 sur OpenAlexvenueno aff
Lindsey Norgrove, Stefan Hauser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlant litterLitterBiologyAgronomyUnderstoryNutrientTropicsLeaf area indexRainforestCropCanopyAgroforestryForestryBotanyHorticultureEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree litter fall was monitored for 2 years in two Terminalia ivorensis A. Chev. plantations in the humid tropics of southern Cameroon. The plantations were 6 and 17 years old when they were each thinned to two timber stand densities (TSD) and understorey food crops were introduced. Leaf litter was the predominant litter fraction in all treatments. Treatment means of specific leaf area for T. ivorensis ranged from 83.7 to 100.7 cm2·g-1. Litter-fall production, leaf area per tree, and leaf area index for T. ivorensis were all higher in year 2 than in year 1. There was near complete defoliation of the T. ivorensis stand by Epicerura sp. (Lepidoptera: Notodontidae) caterpillars in the month just before the start of litter-fall sampling. This is the first report of an Epicerura sp. from Cameroon. Terminalia ivorensis leaf litter production per tree, specific leaf area, and leaf litter nutrient concentrations showed few significant differences between TSD treatments. This lack of response suggests that T. ivorensis is a suitable species for growing at stand densities lower than is normal silvicultural practice in association with food crops.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations8
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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