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Enregistrement W2000436568 · doi:10.1139/x99-255

Heterogeneity in ponderosa pine/Douglas-fir forests: age and size structure in unlogged and logged landscapes of central Colorado

2000· article· en· W2000436568 sur OpenAlexvenueno aff
Merrill R. Kaufmann, Claudia M. Regan, Peter M. Brown

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyLoggingRiparian zoneDead treeEcologyForestryBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree age and size structures were compared within and among topographic categories in portions of a 35-km 2 unlogged landscape and a comparable adjacent logged landscape. Tree density was generally higher in the logged landscape. One fifth of plots in the unlogged landscape had trees older than 400 years, but no trees older than 400 years remained in the logged landscape plots. Ten recruitment pulses were identified for the unlogged study area, accounting for 49% of all trees measured during 26% of the 421-year survival record. Recruitment pulses in the logged area accounted for fewer trees during a larger amount of time. Most recruitment periods in the unlogged landscape coincided with known past major fires. The mixed-severity historical fire regime created openings that persisted for as long as 148 years. The following components exist in the unlogged landscape: (i) forest patches having a distinct age cap reflecting regeneration following an earlier stand-replacing fire, (ii) uneven-aged forest patches having no evidence of an age cap, (ii) openings created by fire, and (iv) riparian areas. Results suggest that the logged landscape is poised to regain an old-growth age distribution, and tree removal in the logged landscape could restore the size distribution found in the unlogged landscape. However, the unlogged landscape has openings not found in the logged landscape that should be considered in restoration efforts at a landscape scale.

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)0,001
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 enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations131
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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