Leaf area index of an old-growth Douglas-fir forest estimated from direct structural measurements in the canopy
Notice bibliographique
Résumé
Leaf area index (LAI) in old-growth Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var menziesii (Mirb.) Franco) forests exceeds that of any other forest ecosystem by some estimates; however, LAI determinations in coniferous forests have generally been indirect, involving extrapolations of patterns observed in younger stands. Aided by a 75-m construction crane for canopy access, we used a vertical line-intercept method to estimate LAI for a [Formula: see text]450-year-old Douglas-fir - western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) forest in southwestern Washington state. LAI was calculated as the product of foliage contact frequency and an "extinction coefficient" accounting for foliage angular distribution, geometry, and the ratio of "interceptable" to total leaf area. LAI estimates were 9.3 ± 2.1 (estimate ± 95% confidence interval), 8.5 ± 2.2, and 8.2 ± 1.8 in 1997, 1998, and 1999, respectively, or 8.6 ± 1.1 pooled across years. Understory vegetation, including foliage of woody stems <5 cm diameter, represented 20% of this total. Sample points in which Douglas-fir was dominant had a higher total LAI than points dominated by western hemlock, including a higher LAI of understory vegetation. Our results do not support the contention that old-growth Douglas-fir - western hemlock forests maintain an appreciably higher LAI than do other forest ecosystems. Moreover, LAI in very old stands may decline as western hemlock replaces Douglas-fir through the course of succession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».