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Enregistrement W2076594633 · doi:10.1139/x10-149

The tree mortality regime in temperate old-growth coniferous forests: the role of physical damage

2010· article· en· W2076594633 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew J. Larson, Jerry F. Franklin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationNational Park ServiceU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésDiameter at breast heightBasal areaTemperate rainforestCoarse woody debrisTemperate climateForestryDisturbance (geology)BreakageForest dynamicsEcologyBiologyGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aspects of the tree mortality regime were characterized for old-growth conifer forests in Mount Rainier National Park, Washington, USA, using individual tree (stems ≥5 cm diameter at breast height (dbh)) records from a network of permanent forest research plots. Average annual forest-wide mortality rates of trees ≥15 cm dbh never exceeded 1% on a stem-density or basal-area basis; mortality was slightly higher for stems <15 cm dbh. Physical agents of mortality (uprooting, stem breakage, and crushing by falling debris) accounted for approximately 40% and 45% of mortality events in trees <15 and ≥15 cm dbh, respectively. These physical processes were chronic sources of mortality: they were not associated with a single or few disturbance events. Preexisting decay fungi were associated with trees that died proximately due to stem breakage (41%) and uprooting (22%), consistent with a predisposing role of decay fungi in trees that die due to mechanical damage. Given the importance of physical processes in the tree mortality regime, we suggest that a richer mechanistic understanding of the causes and consequences of tree mortality in natural forests will be achieved with models that consider the physical, as well as the physiological, attributes of trees and forests.

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 enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations91
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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