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Enregistrement W1971019405 · doi:10.1139/a03-007

Attributes and indicators of old-growth and successional Douglas-fir forests on Vancouver Island

2003· article· en· W1971019405 sur OpenAlexvenueaboutno aff
J. A. Trofymow, J.A. Addison, Bruce A. Blackwell, Fangliang He, Christopher A. Preston, V.G. Marshall

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronosequenceSpecies richnessBasal areaSnagOld-growth forestGeographyBiodiversityEcologyForestryStand developmentEcological successionForest managementCoarse woody debrisSilvicultureAgroforestryEnvironmental scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Douglas-fir forests of coastal British Columbia are within the most heavily modified forest ecosystem types in coastal BC and local land managers are developing new forestry practices to retain elements of old growth within the managed forest area. To determine how successful these practices are requires the selection and monitoring of appropriate attributes and knowledge on how they change with stand development. In this paper we summarize previously published results from an extensive data set on four Douglas-fir dominated sites located on eastern Vancouver Island. Data were collected as part of the Coastal Forest Chronosequences project which was addressing questions on (1) how does conversion to managed forests impact species and forest structural diversity and (2) how does this diversity recover in older second-growth stands. Each site contained four stands, a postharvest chronosequence: regeneration (R, 5–10 years), immature (I, 25–45 years), and maturing (M, 75–95 years) stands, and an old growth (O, >240 years) control stand. Over 20 attributes are summarized including structural attributes, and at three sites, detailed biodiversity and process attributes. All old-growth plots exceeded the minimum age criteria and some but not all of the minimum structural attribute criteria for old-growth Douglas-fir forests in the US Pacific Northwest, reflecting regional or site type differences. Most structural attributes showed their greatest change within the first 100 years, although older stands (M and O) still differed based on tree and snag sizes and tree mass or basal area. Most species abundance and richness attributes and process attributes clearly differentiated R from the forested stages but were of less value for differentiating among older (M and O) stands. Arboreal lichen abundance and species richness; the abundance of cryptogams, achlorophyllus plants, litter collembola, and specific species of fungi and carabids; litter fall and gap fraction were the exception, these attributes clearly differentiating M from O stands. In postharvest stands, the overall pattern of change with succession for most attributes, as inferred from the chronosequence, was confirmed to be very different from a previously published conceptual model for post-fire succession. Compared to the post-fire model, the greatest changes in the postharvest stands occurred early in stand development, associated with canopy closure. Although stand structural attributes can clearly be used to distinguish old-growth features in managed forest stands, none-the-less it is important to monitor and demonstrate, at least for a selection of nonstructural attributes, that forestry practices are effective in maintaining biodiversity and associated processes of old-growth forests in the managed forest area. Key words: old-growth forest, succession, Douglas-fir forest, criteria and indicators, biodiversity, managed forest.

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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations30
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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