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Enregistrement W6958828776 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3293033

UNDERSTORY VEGETATION AND ENVIRONMENT RESPONSES TO TILLAGE, FOREST HARVESTING, AND CONIFER PLANTATION DEVELOPMENT

2016· other· en· W6958828776 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryDeciduousSpecies richnessDetrended correspondence analysisCanopyBiodiversityVegetation (pathology)Coarse woody debrisSpecies diversityMoss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing demand to conserve biodiversity in managed forests necessitates better understanding of the impacts of forestry practices on the species-rich herbaceous layer. We compared composition and diversity of understory vegetation, environmental features, and stand structure of forests in New Brunswick, Canada, under four different management scenarios, including: young (24–66 yr) naturally regenerated forests and conifer plantations (19–64 yr) established after clear-cutting, mature (77–100 yr) naturally regenerated forests originating from natural disturbance (insect defoliation), and old-field plantations (31–77 yr) established on abandoned agricultural fields. The objectives were to determine how plant composition, forest structure, and microenvironment differed among stand types and which environmental or structural features were related to understory species. Detrended correspondence analysis (DCA) and multiresponse permutation procedure (MRPP) indicated that stand types differed in species composition and environments. Plantations were significantly lower in density of snags, deciduous canopy cover, and leaf substrate, and higher in coniferous canopy cover and needle, twig, and moss substrates than the natural stands. Old-field plantations had less cover of pits and mounds than all other stand types. Mature natural stands contained the greatest amount of coarse woody debris (CWD) in all decay classes and snags >14 cm diameter, and the lowest density of trees >5 cm diameter and moss cover. Canonical correspondence analysis (CCA) showed that species in both natural stand types are associated with decayed CWD, deciduous cover, and leaf substrate. Species in cutover plantations were associated with coniferous cover and needle substrate. Species composition in old-field plantations was distinct, with the lowest species richness and diversity of all stand types. We present a conceptual model illustrating the initial direct effects of previous land use and harvesting or postharvest treatments and the subsequent indirect effects associated with plantation or natural stand development on environmental features and understory vegetation. We recommend extending plantation harvest cycles to facilitate reestablishment and expansion of plant populations and maintaining diverse tree canopy composition, coarse woody debris, and pit and mound topography to sustain critical habitat for vascular understory plant species in managed forests.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0070,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,231 · 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