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Enregistrement W4312902841 · doi:10.22230/jem.2012v13n3a164

Forage Production Potential in a Ponderosa Pine Stand: Effects of Tree Spacing on Understorey Plants after 45 Years

2013· article· en· W4312902841 sur OpenAlexaffabout
Percy Folkard, Lauchlan H. Fraser, Cameron N. Carlyle, Rick Tucker

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageUnderstoryBiomass (ecology)ProductivityAgronomyPinus <genus>Environmental scienceBiologyFestucaAgroforestryForestryGeographyBotanyPoaceaeCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the development of understorey forage plant communities in relation to tree density in an experimental ponderosa pine (Pinus ponderosa) stand. We used a 45-year-old ponderosa pine spacing trial near Westwold, British Columbia, Canada, with five spacing treatments (1.22, 2.44, 3.66, 4.88, and 6.10 m) to sample understorey biomass and diversity, with a focus on pinegrass (Calamagrostis rubescens) and rough fescue (Festuca campestris)—two regionally important forage grasses. We predicted that there would be a positive correlation between tree spacing and understorey biomass and a compositional shift from pinegrass to rough fescue under increased tree spacing. We found that rough fescue, the preferred forage species, grew only under tree spacings equal to or greater than 3.66 m, with the greatest biomass at 4.88 and 6.10 m spacings, whereas pinegrass was equally abundant under all spacings. We believe that silvopasture principles could be applied to similar ponderosa pine stands to optimize and maintain both timber and forage productivity.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,154

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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