MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6892151035 · doi:10.5061/dryad.dv41ns1x2

Critical seed transfer distances for selected tree species in eastern North America

2021· dataset· en· W6892151035 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeTree breedingSowingSelection (genetic algorithm)Tree (set theory)Adaptation (eye)Flexibility (engineering)ProvenanceKey (lock)Forest management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest planting events present key opportunities to enhance forest adaptation and growth through the selection of appropriate growing materials (seeds and seedlings). Critical to such efforts is knowledge of the climatic distance that seed sources can be moved before significant growth forfeitures are incurred. These limits, referred to here as critical seed transfer distances (CSTD), can be used to identify a potential seed procurement region for any given planting site and can readily incorporate climate change projections. We assembled provenance trial data from a variety of sources and employed transfer functions to derive CSTDs for five major tree species in eastern North America. Calculated transfer limits were large, indicating that seed sources could be moved significant climatic distances before height growth was less than 90 percent relative to that of the local seed source. These broad relationships would allow considerable flexibility in resulting seed transfer systems; however, given the significant uncertainty surrounding climate change – particularly in the location and timing of extreme weather events – prudent application of seed transfer limits may be appropriate. Synthesis: We assembled and analyzed a significant amount of provenance data to derive novel information on seed movement limits for five tree species in eastern North America. This information will support forest managers in ongoing efforts to incorporate climate change into forest regeneration operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Travaux en français237 207→