Spatial characteristics of canopy disturbances in riparian old-growth hemlock – northern hardwood forests, Adirondack Mountains, New York, USA
Notice bibliographique
Résumé
Gap dynamics in temperate, late-successional forests influence important riparian functions, including organic matter recruitment and light environments over streams. However, controls on gap dynamics specific to riparian forests are poorly understood. We hypothesized that (i) gaps are larger and more frequent nearer streams, (ii) gaps cluster at within-stand scales, and (iii) tree damage type and gap fraction vary among riparian landforms. All gaps within four 6–9 ha plots in riparian old-growth eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carrière) – northern hardwood forest in the Adirondack Mountains, New York, USA, were mapped and measured. We recorded species, damage type, and diameter at breast height for gapmakers and dominant perimeter trees. Spatial distribution was assessed with Ripley’s K. Spatial autocorrelation in gap area and tree damage type were assessed using Moran’s I. Linear regression analysis defined relationships between proximity to streams and gap area and frequency. Expanded gap fraction ranged from 28.3% to 47.6%. Gaps were randomly distributed at scales ≤25 m and clustered at scales of 63–122 m. Distribution patterns were not consistent at other scales. Convergent and divergent landforms significantly influenced gap fraction, tree damage type, and species distributions. Positive correlations between convergent topography and gap area suggest an interaction between low-order riparian landforms and gap formation dynamics in late-successional forests.
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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 ».