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Enregistrement W4282843284 · doi:10.1016/j.dib.2022.108387

Datasets of productivity and vegetation composition of boreal stands from an experiment comparing silviculture scenarios of increasing intensity after 20 years

2022· article· en· W4282843284 sur OpenAlexafffundabout
Morgane Urli, Nelson Thiffault, Daniel Chalifour

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésSilvicultureProductivityBiodiversityEcosystemEnvironmental scienceVegetation (pathology)LoggingBorealThinningTaigaForest ecologyForest managementAgroforestrySnagForestryWood productionGeographyEcologyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data article describes datasets of plant community composition, dendrometric measurements, quantity and quality of snags of humid boreal stands (Quebec, Canada) from an experiment comparing silviculture scenarios of increasing intensity: (i) careful logging around advance growth (CLAAG); (ii) CLAAG followed by pre-commercial thinning; (iii) plantation followed by mechanical release; and (iv) plantation followed by chemical release and within five naturally disturbed sites. These data enable researchers to examine vegetation biodiversity recovery, ecosystem variables such as dead wood, and boreal stand productivity 20 years following the start of increasing-intensity silviculture scenarios. As a result, these data can be used to investigate the trade-off between keeping important ecosystem aspects of natural forests and maintaining and/or growing merchantable wood production at the stand level. This trade-off is the paradigm of forest ecosystem-based management, which aims to reduce the ecological distance between natural and managed forests in order to balance ecological challenges with the provision of socioeconomic services.

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 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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