Spatial heterogeneity of lodgepole pine sapling densities following the 1988 fires in Yellowstone National Park, Wyoming, USA
Notice bibliographique
Résumé
Large disturbances create spatial heterogeneity in vegetation re-establishment, and documenting such variability is critical for understanding and predicting succession. We quantified the spatial heterogeneity of lodgepole pine sapling densities 10 years after the 1988 fires in Yellowstone National Park using color infrared orthophotographs. Densities were classified across the landscape at an accuracy of 70.9%, and landscape metrics were used to characterize their spatial variability. Densities ranged from 0 to > 500 000 saplings/ha, but >60% of the burned area was represented by densities <5000 stems/ha. The burned area consisted of small patches averaging 1.5 ha in area at a mean patch density of 68 patches/100 ha. Densities occurred in nearly equal proportions across the landscape (Shannon's evenness = 0.85) but were well dispersed (contagion index ≈ 20%), suggesting that densities varied in a complex, fine-grained mosaic across the landscape, with high-density patches occurring within a matrix of larger, lower density patches. High-density patches were similar in area to severe surface fires, suggesting that burn severity is an important explanatory variable for spatial variation in sapling density. Large, stand-replacing fires may result in heterogeneous forest landscapes rather than homogenous forests of uniform structure, which may have important consequences for postfire ecological processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».