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Enregistrement W4410219022 · doi:10.1139/cjfr-2024-0314

Sugar maple seedling regeneration of a natural cohort across a latitudinal gradient in New Hampshire

2025· article· en· W4410219022 sur OpenAlexvenueno aff
Natalie L. Cleavitt, Carrie Deegan, Sarah J. Thorne, Ana Suppé, Kimberly L. Colson, Wanda B. Rice

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Environmental Biology
Mots-clésMapleSeedlingNatural regenerationSugarForestryAceraceaeYellow birchRegeneration (biology)BiologyBotanyEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugar maple, an economically and ecologically important tree in the northern hardwood forest, has experienced regeneration failure that in the Northeast portion of the range has been variously attributed to soil acidification and resultant changes in soil chemistry, impacts of climate change, and effects of species composition. In a 5-year study spanning a latitudinal gradient in the state of New Hampshire, we examined evidence for these three hypotheses to explain sugar maple regeneration patterns. Overall, sugar maple seedling survival was highest in the two sites with lower sugar maple abundance. Alternatively, the two other sites with greater than 50% sugar maple relative dominance shared the following outcomes: higher seed production per area, greater foliar pest damage, lower seedling survival, lower sapling density, and higher canopy maple mortality, while the sites with lower dominance of maple had opposite outcomes. Based on field data and a common garden experiment, conspecific impacts on seedling survival were related to foliar pests and fungal pathogens rather than through soil feedbacks. These results lend support to other studies encouraging promotion of stand tree diversity and avoidance of monocultures.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,710

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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