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Enregistrement W7099485482

Recovery of late-seral vascular plants in a chronosequence of post-clearcut

2003· article· en· W7099485482 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearcuttingChronosequenceSpecies richnessUnderstoryVegetation (pathology)Abundance (ecology)Ecological successionCanopy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the impacts of clearcutting on the ground vegetation of remnant late-successional coastal Aca-dian forests in southwestern Nova Scotia. Vegetation was sampled in 750 1-m2 quadrats established in 16 stands belonging to different recovery periods since clearcutting (3–54 years) and 9 late-successional forests (100–165 years) with no signs of significant human disturbance. Our objectives were to: i) describe the changes in species richness, diversity, and abundance of ground vegetation after clearcutting; ii) examine the responses of residual species (i.e., late-successional flora) to clearcutting; and iii) determine whether any forest species were restricted to or dependent upon the late-successional stages of stand development for maximal frequency and/or abundance. Although clearcutting had no immediate impact on overall alpha richness or diversity, the richness and diversity of residual plants declined after canopy removal and showed no evidence of recovery over 54 years of secondary succession. Consequently, compositional differences between secondary and late-seral stands persisted for many decades after clearcutting. Several understory herbs (e.g., Coptis trifolia (L.) , Oxalis montana (L.), Monotropa uniflora (L.)) were restricted to or attained their highest frequency and abundance in late-seral forests. These results suggest that the preservation of remnant old stands may be necessary for the maintenance of some re-sidual plants in highly disturbed and fragmented forest landscapes in eastern Canada.

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)0,001
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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