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Enregistrement W4294875705 · doi:10.1139/cjfr-2022-0065

Informing silvicultural strategies for a climate-resilient species: initial insights from an incense-cedar (<i>Calocedrus decurrens</i>) spacing trial

2022· article· en· W4294875705 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren E. Cox, R.A. York, John J. Battles

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrublandBiologySilvicultureHerbivoreSeedlingForestryInvasive speciesIncenseAgroforestryEcologyGeographyBotanyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incense-cedar ( Calocedrus decurrens (Torr.) Florin) is a drought-resistant conifer species native to the western United States that is host to few lethal pests and pathogens. Quantifying its survival and growth after planting is important for defining its potential place within future silvicultural prescriptions. Our objectives are to understand the impact of (1) spacing and herbivore protectors on seedling survival, (2) spacing on growing space occupancy after 19 years, and (3) spacing on individual tree and stand characteristics. The use of herbivory protection had a positive influence on seedling survival (96% survival with protection; 92% survival without protection). After 19 years, including drought conditions, 89% of planting spots were occupied by a live tree. Mean live crown ratios occurred across a narrow range, from 89.4 to 97.8, indicating a lack of differentiation at this phase of stand development. Wider spacing treatments resulted in the expected trade-off of larger individual tree sizes but lower stand-level volume. Because of persistent live crowns, thinning and pruning are potential strategies not only to reduce fire risk but also to improve timber quality. Our results also support the contention that incense-cedar is a species well-adapted to the anticipated future climate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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