Stand-level spatial dependence in an old-growth Jeffrey pine – mixed conifer forest, Sierra San Pedro Mártir, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Descriptions of spatial patterns are important components of forest ecosystems, providing insights into functions and processes, yet basic spatial relationships between forest structures and fuels remain largely unexplored. We used standardized omnidirectional semivariance modeling to examine the spatial pattern of fuels and forest structure measured in a systematic nested plot grid covering 144 ha. Forest structure variables were spatially dependent at scales ranging from 62 to 572 m. Cross-variograms of fuels and forest structure showed both positive and negative correlations, ranging from 0.04 to 0.67. Notably, fine fuels were correlated positively and negatively with forest structure variables of white fir ( Abies concolor (Gord. & Glend.) Lindl. ex Hildebr.) and Jeffrey pine ( Pinus jeffreyi Balf.), respectively. Old-growth Jeffrey pine – mixed conifer forest within the study area exhibited both identifiable spatial correlations and high stand-level spatial heterogeneity, as demonstrated by the influence of outliers on the underlying spatial pattern. The spatial dependency of fuels with species-specific variables suggests that less common species may have a large influence in the characterization of forest attributes and that fuel classifications may be improved by accounting for the spatial distributions of overstory species. Spatial correlations have many applications to forest management, including the classification and mapping of forest structure, establishing guidelines for fuel treatments, and restoration of old-growth forest ecosystems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».