Detecting changes in forest floor habitat after canopy disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A massive ice storm hit northeastern North America in 1998, dropping more than 100 mm of freezing rain at its epicenter in southern Quebec, Canada. There has been extensive study of which trees and areas received the most damage, but the biodiversity consequences of this damage at landscape scales have not received much attention. We assessed the effectiveness of seven remotely sensed vegetation indices—Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index, Difference Vegetation Index, Renormalized Difference Vegetation Index, Atmospherically Resistant Vegetation Index, Green Normalized Difference Vegetation Index and Visible Atmospheric Resistant Index—for modeling the coarse woody debris (CWD) influx in an old growth forest reserve at the storm's epicenter; NDVI was the best predictor of CWD influx. We categorized the geospatial CWD predictions from the NDVI‐derived model to map the spatial distribution of sun‐exposed, moist‐shaded, dry‐shaded and wet CWD microhabitats on the forest floor. Moist‐shaded, dry‐shaded and wet patches of CWD were large and well connected, but sun‐exposed patches were small and sparse. Since these microhabitats affect the distribution and abundance of saproxylic insects, wood‐rotting fungi, salamanders, birds, small burrowing mammals and plant species dependent on nurse‐logs for establishment, the CWD influx from the 1998 ice storm may have revitalized local populations of these taxa through increased habitat availability as well as increased dispersal within the reserve.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».