Within-stand variation in windthrow in southern boreal forests of Minnesota: Is it predictable?
Notice bibliographique
Résumé
Wind damage to forests is determined by numerous factors that interact to produce complex, seemingly random damage patterns. However, the complexity may lie mostly among stands and be less within stands: in this study, I attempted to discern how predictable tree fall risk is within five southern boreal forest stands in northeastern Minnesota. I sampled five stands in the Boundary Waters Canoe Area Wilderness, following a July 1999 catastrophic windstorm. Levels of damage varied from 29.5% to 86.8% of basal area fallen and 23.3% to 63.4% of stems fallen. In all sites, the disturbance reduced mean trunk diameter of standing trees. In general, Abies balsamea (L.) Mill. was the most vulnerable species. I split the data set from each site into predictor and test portions and used the predictor data sets to derive logistic regression parameters for the relationship of tree size (trunk diameter) to probability of tree fall. Models based on these parameters allowed quite accurate predictions of the levels of damage in the test portion of each stand. For the five sites, the proportion of test trees predicted to fall differed from the proportion observed to fall by 5.7%, 3.9%, 8.3%, 1.4%, and 3.7% of the total test sample size. This suggests that while numerous factors indeed influence tree fall risk, the sizes and identities of trees may account for most of the within-stand variation in damage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».