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Enregistrement W2019089863 · doi:10.1139/x08-139

Landscape-level variation in forest response to hurricane disturbance across a storm track

2008· article· en· W2019089863 sur OpenAlexvenueno aff
Posy E. Busby, Glenn Motzkin, Emery R. Boose

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésStormStorm trackWind speedEnvironmental scienceDisturbance (geology)Magnitude (astronomy)ClimatologyWind directionAtmospheric sciencesPhysical geographyMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hurricane wind speeds at a given site are related to the intensity of the storm and the distance and direction from the storm center. As a result, forest damage is expected to vary predictably with respect to location relative to the storm track. To determine whether patterns of forest response along the track of a major hurricane in coastal New England were consistent with the expected patterns of wind damage, we investigated tree growth responses to the storm in several study sites that are similar with respect to site conditions, vegetation, and disturbance history. Growth responses to a severe hurricane in 1944 varied predictably among study sites with respect to distance from the storm track. Sites closest to the storm track experienced lesser wind damage and exhibited minimal growth responses, whereas sites farther east of the storm track and closer to the area of maximum estimated wind speed were characterized by greater wind damage and growth changes. Variation in estimated wind speed among our study sites (5–10 m/s) is not much greater than anticipated increases in hurricane intensity predicted under future climate scenarios (3–7 m/s). Thus, our results suggest that the magnitude of anticipated increases in wind speeds associated with Atlantic hurricanes may be sufficient to cause changes in forest response.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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