Air Pollution and Forest Health: Establishing Cause and Effect in the Forest
Notice bibliographique
Résumé
I participated in a NATO Advanced Research Workshop titled “Effects of Air Pollution on Forest Health and Biodiversity in Forests of the Carpathian Mountains,” in Stara Lesna, Slovakia from May 22–26, 2001. Researchers from Canada, Czech Republic, Poland, Romania, Slovakia, Ukraine, and the U.S. met to present their results from a three-year cooperative study of tree health and air quality monitoring in forests of the Carpathian Mountains in Central Europe. Much of the work reported related to assessing the crown condition of trees in permanent plots in natural or managed (planted) forests in the mountains. The endpoint was tree condition, with results extrapolated to the forests in the Carpathian range. From this I learned that, of the 50,000 trees evaluated, European beech (Fagus sylvatica) was the most healthy, while Norway spruce (Picea abies) (the principal forest tree) and white fir (Abies alba) sustained crown defoliation of up to 12.8%. The cause of this crown defoliation and tree decline was usually attributed to “air pollution” as a generic term and an automatic assumption. It is well known that deposition of heavy metals and acidic sulfur and nitrogen compounds can cause tree decline and predispose affected trees to bark beetles and climatic damage. Chemical analyses can also be done to detect metals and sulfur compounds in trees and soils. Sometimes these analyses were done, but most often the assumption was that crown defoliation was caused by air pollution. The assumption was that given sufficient exposure to high enough concentrations of toxic elements, sooner or later there will be a visible adverse response.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».