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Enregistrement W4312788000 · doi:10.22230/jem.2005v6n1a304

Understorey responses to mechanical restoration and drought within montane forests of British Columbia

2005· article· en· W4312788000 sur OpenAlexafffundabout
Hillary N. Page, Edward W. Bork, Reg F. Newman

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust FoundationU.S. Forest ServiceUniversity of Alberta
Mots-clésUnderstoryThinningShrubVegetation (pathology)Species richnessForestryAbundance (ecology)EcologyAgroforestryDisturbance (geology)Environmental scienceGeographyCanopyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre- and post-thinning relationships between forest overstorey and understorey characteristics at sites in both the Interior Douglas-fir (IDF) and Ponderosa Pine (PP) biogeoclimatic zones in the East Kootenay region of southeast British Columbia were investigated to quantify understorey responses to dry forest restoration thinning. Pre-thinning data consistently indicated that understorey shrub and herb abundance were positively associated with light intensity and inversely with tree density (i.e., ingrowth) at both locations. Immediately after thinning, greater reductions in tree density or increases in understorey light were generally associated with greater reductions in understorey species richness, diversity, and shrub and herb cover; however, the presence of drought conditions complicated this effect. Overall, the results indicate that while the effects of ingrowth appear detrimental to understorey vegetation, the disturbance caused by mechanical thinning, particularly when accompanied by drought, can reduce the abundance of many important understorey characteristics in the short term. These results have management implications for areas where forest restoration using commercial thinning is being considered.

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)0,001
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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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