Damage Agents and Condition of Mature Aspen Stands in Montana and Northern Idaho
Notice bibliographique
Résumé
Michx.) forest acreage unit in Ogdensince European settlement (Bartos 2001). Data from the U. S. Department of Agriculture, Forest Service (USFS) Forest Inventory and Analysis (FIA) unit in Ogden, Utah suggest aspen acreages within Montana and Idaho are down 64% and 61% since settlement, respectively (Bartos 2001). dAspen stand health has also shown declines role of varioussince the 1970’s. Two primary forces are most commonly cited as contributing to this decline; changes in fire regimes since European settlement and heavy ungulate browsing leading to inadequate regeneration (for example see Romme et al. 1995, Kay 1997, Bartos and Campbell 1998). More recently, severe and rapid dieback and mortality of aspen in Colorado, as well as Alberta, Saskatchewan, and Manitoba, Forest Health Canada have been tied to drought (Hogg et al. 2008, Worrall et al. 2008). Forest diseases and insects are often notable as potential contributing or inciting factors (Frey et 4) but play a largely undefined role in the -term permanent monitoring plots established by the USFS FIAconfirmed the severity and extent of suspected decline symptoms and deterioration of aspen forests throughout its range in the Rocky Mountains from Canada to Mexico (Shaw 2004). The publication also recommended establishment of additional off-plot sites to further define extent and severity of ecline in aspen clone health and examine the damage agents.Funding provided by USFS Evaluation Monitoring (project INT-F-06-01) allowed establishment of permanent monitoring plots in aspen stands in Nevada, Utah, southern Idaho and western Wyoming (USFS Region 4) in 2006 and 2007, and west and central Montana, andnorthern Idaho (USFS Region1) in 2008. Surveys were to supplement established FIA Monitoring plot system efforts by providing additional data on forest damage/decline agents in aspen forests. Only results from Region 1 are reported here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».