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Enregistrement W2035874053 · doi:10.1139/x08-110

Gap disturbance regime in an old-growth<i>Fagus</i>–<i>Abies</i>forest in the Dinaric Mountains, Bosnia-Herzegovina

2008· article· en· W2035874053 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas A. Nagel, Miroslav Svoboda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Abies albaBeechFagus sylvaticaCanopyForest dynamicsGeographyForestryEcologyEnvironmental sciencePicea abiesBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the scarcity of old-growth forests in much of Europe, there is little quantitative information on disturbance processes that influence forest dynamics. However, this information is crucial for forest management that tries to emulate patterns and processes in natural forests. We quantified the gap disturbance regime in an old-growth forest dominated by European beech ( Fagus sylvatica L.) and silver fir ( Abies alba Miller) in the Dinaric Mountains of Bosnia and Herzegovina. We sampled 87 gaps in four stands using line-intercept sampling. The percentages of forest area in canopy gaps and expanded gaps ranged from 12% to 17.2% and 35.5% to 39.7%, respectively. Although many of the gaps were small (&lt;100 m 2 ) and formed from a single gapmaker, large canopy openings &gt;1000 m 2 with numerous gapmakers made up a disproportionate amount of the total gap area. More than half the gaps had more than one gapmaker and were often in separate decay classes, indicating gaps had expanded over time during separate disturbance events. Furthermore, 51% of all gapmakers were uprooted or wind-snapped, whereas only 22% died standing. These results suggest that wind disturbance plays an important role in creating intermediate to large canopy openings through both gap formation and gap expansion processes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations117
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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