Fire-related landform associations of remnant old-growth trees in the southern Washington Cascade Range
Notice bibliographique
Résumé
The spatial distribution of biological legacies left by natural disturbances is an important source of variability in forest development. We investigated one type of biological legacy: remnant old-growth trees persisting in mature Douglas-fir forests. We hypothesized that persistence varies with topographic heterogeneity influencing fire behavior. Our two study areas are located in the southern Washington Cascade Range, USA. They have an unfragmented, mature forest cover that regenerated following wildfire. We mapped all remnant old-growth trees (live and dead) within 4.26.4 km long belt transects. Digital elevation models were used to generate convergent and divergent landform classes. Frequency analysis was used to test for landform associations. Live remnant western hemlock and western redcedar were strongly associated with convergent landforms and aspects that had greater availability of soil moisture. Live remnant Douglas-fir were most abundant, but were not correlated with convergence or divergence, although certain landforms had higher concentrations. Remnant snags were abundant across convergent and divergent landforms. We conclude that species with low fire resistance survive most frequently on landforms that have a dampening effect on fire intensity. Topographic variability may indirectly influence ecological functions associated with biological legacies by affecting the spatial distributions of remnant old-growth trees.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».