Gap disturbance regime in an old-growth<i>Fagus</i>–<i>Abies</i>forest in the Dinaric Mountains, Bosnia-Herzegovina
Notice bibliographique
Résumé
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 (<100 m 2 ) and formed from a single gapmaker, large canopy openings >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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».