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Enregistrement W4394406263 · doi:10.6084/m9.figshare.1473096.v1

Effects of thinning paper birch on conifer productivity and understory plant diversity

2015· dataset· en· W4394406263 sur OpenAlexaboutno aff
Karen E. Baleshta, Suzanne W. Simard, W. Jean Roach

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryThinningPlant diversityProductivityDiversity (politics)ForestryEnvironmental scienceAgroforestryEcologyGeographyBiologyBiodiversityCanopyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naturally regenerated paper birch (Betula papyrifera Marsh.) is commonly removed from juvenile interior Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. glauca [Beissn.] Franco) plantations in southern interior British Columbia, Canada, to increase conifer productivity and create a free-growing stand; however, this practice is expensive and contentious because of possible negative ecological impacts. One solution is to retain an optimal density of birch where growth gains of understory Douglas-fir are balanced against losses to Armillaria ostoyae (Romagn.) Herink and understory plant species diversity. We sought to find this optimal density by comparing four evenly applied birch density reduction treatments (0, 400, 1111, and 4444 retained birch stems ha−1) and an unthinned control (>7300 retained birch stems ha−1). The mortality rate of Douglas-fir due to Armillaria root disease increased non-significantly with thinning intensity. Mean diameter increment of surviving Douglas-fir improved the most where birch was completely removed, with little variation among intermediate thinning treatments. Height growth was unaffected by the thinning treatments. Diversity of cryptogams was significantly greater in the control than where all birch was removed. We suggest that the treatment with 4444 retained birch stems ha−1 provides the best balance for improving Douglas-fir growth while minimizing risk of increased Armillaria root disease and reduced understory plant diversity in young mixed stands.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2015
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