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Enregistrement W2069639662 · doi:10.1139/x05-021

Snag longevity under alternative silvicultural regimes in mixed-species forests of central Maine

2005· article· en· W2069639662 sur OpenAlexvenueno aff
Sean M. Garber, John P. Brown, Duncan S. Wilson, Douglas A. Maguire, Linda S. Heath

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSnagLongevityWildlifeForest managementEcologyHabitatCoarse woody debrisForestryEnvironmental scienceBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predictions of snag longevity, defined here as the probability of snag survival to a given age, are key to designing silvicultural regimes that ensure their availability for wildlife and form an important component of carbon flow models. Species, diameter at breast height, stand density, management regime, and agent of tree mortality were assessed for their effect on snag longevity in a long-term silvicultural study on the Penobscot Experimental Forest in central Maine. Snag recruitment and fall data from USDA Forest Service inventories between 1981 and 1997 were analyzed using parametric survival analysis. A Weibull model fit the data best, indicating a significant lag time followed by rapid fall rates. Half-times varied among species, with Thuja occidentalis L. having the longest (10 years) and Picea species the shortest (6 years). Snag longevity was significantly greater with increasing diameter and decreased with increasing stand density. Agent of mortality and silvicultural treatment were also significant. Two models were developed for estimating probability of snag survival over time, one that included predictor variables unique to the silvicultural systems study on the Penobscot Experimental Forest and one using predictor variables available in most standard inventories. Snag survival models can easily be incorporated into comprehensive forest dynamics models to facilitate estimates of wildlife habitat structure and carbon flow.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations84
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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