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Enregistrement W4416305066 · doi:10.1007/s11056-025-10137-2

The effects of various site preparation treatments on the control of Alnus incana and forest regeneration in boreal forests of Western Quebec, Canada

2025· article· en· W4416305066 sur OpenAlexafffundabout
Jonathan-Kusa Kimbukusu, Nelson Thiffault, Annie DesRochers

Notice bibliographique

RevueNew Forests · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Ministère des Ressources naturelles et des ForêtsCentrale des Syndicats du QuébecUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlack spruceTaigaShootRegeneration (biology)AlderBorealSowingForest regeneration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our study, conducted in the mixed boreal forest of western Quebec, Canada, assessed the effectiveness of various site preparation treatments to promote black spruce ( Picea mariana (Mill.) BSP) regeneration on wet sites invaded by speckled alder ( Alnus incana subsp. rugosa (du roi) R.T. Clausen) following harvest. In 2019, four treatments were established: scalping, mulching, soil inversion, and an untreated control. Black spruce seedlings were planted in 2020. Measurements taken in 2021, at the end of the second growing season, revealed that the treatments doubled the growth and size of seedlings compared to the control group. While differences were small, seedlings in mulched plots showed significantly greater height growth and annual shoot elongation compared to those in inverted plots. The treatments also reduced competing species cover, while promoting the presence of grasses. Environmental conditions and soil properties did not vary significantly between treatments and the control group, except for pH and potassium in some cases. These results suggest that all three site preparation treatments tested are effective in establishing black spruce regeneration on wet sites invaded by speckled alder. Long-term monitoring is needed to assess the economic impact of treatments and better understand the role of alder in nitrogen availability on treated sites.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,230

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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