MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411266373 · doi:10.1139/cjb-2024-0076

Impact of erect shrubs on the cover and fruit productivity of berry species in subarctic Canada

2025· article· en· W4411266373 sur OpenAlexafffundvenueabout
Isabelle Lussier, Noémie Boulanger‐Lapointe, Stéphane Boudreau, Esther Lévesque

Notice bibliographique

RevueBotany · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNet
Mots-clésSubarctic climateBiologyBerryBotanyProductivityCover (algebra)Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Berry species are an important source of food in late summer for resident and migrant animals, and an integral part of the diet and culture of Indigenous Peoples. This study investigated how the presence of erect shrub patches (cover > 25%) affected the occurrence, cover, and fruit productivity of Vaccinium uliginosum L., Vaccinium vitis-idaea L., and Empetrum nigrum L. in the vicinity of Umiujaq, a subarctic community that has experienced a rapid increase in erect shrub cover since the 1990s. Our results indicated that berry species are ubiquitous in the area although the likelihood of occurrence is nearly three times lower under shrub patches. The cover and fruit productivity of V. uliginosum and E. nigrum diminished under erect shrub patches and this effect was more pronounced at the center of patches. In contrast, the cover and fruit productivity of V. vitis-idaea was not influenced by the presence of erect shrub patches. Finally, erect shrub patches delayed fruit ripening for V. uliginosum and V. vitis-idaea but differences could not be measured for E. nigrum. This study suggests that observed and forecasted increases in erect shrub cover in the Arctic may have widespread negative impacts on berry species.

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 enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,769

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBotanyMême sujetHorticultural and Viticultural ResearchTravaux en français237 207