Predicting Stem Windthrow Probability in a Northern Hardwood Forest Using a Wind Intensity Bio-Indicator Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unlike fire or insect outbreaks, for which a suppression program can be implemented, it is impossible to prevent a windstorm event or stop it while it is occurring. Reducing stand susceptibility to windstorms requires a good understanding of the factors affecting this susceptibility. Distinct species- and size-related differences in stem windthrow susceptibility are difficult to obtain because it is impossible to distinguish their relative effects from those of wind intensity. Using a damage assessment database (60 20-metre radius plots) acquired after an exceptional wind storm in Western Quebec in 2007, we developed an approach in which proportions of windthrown sugar maple poles were used as bio-indicators of wind intensities affecting the plots. We distinguished between single and interactive effects of wind intensity, species, stem size, and local basal area on stem windthrow susceptibility. The best logistic regression model predicting stem windthrow included the wind intensity bio-indicator, species, basal area, and the species by diameter at breast height (DBH, 1.3 m) interaction. Stem windthrow probability generally increased with DBH and decreased with basal area. Species wind-firmness was ordered as: yellow birch > sugar maple = eastern hemlock = American beech > ironwood > basswood = other hardwoods = other softwoods. Our method remained an indirect method of measuring wind intensity and its real test would require a comparison with anemometer measurements during a windstorm. Despite its indirect nature, the method is both simple and ecologically sound. Hence, it opens the door to conducting similar windthrow studies in other ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle