A Structure Analysis for Ecological Management of Moist Tropical Forests
Notice bibliographique
Résumé
Human interventions alter stand structure, species composition, and regeneration capacity of the forest. There is no enough information on how different management systems affect the forest structure. The main objective of this study was to analyze the differences on stand structure and species composition caused by different logging intensities. The study was conducted in a lowland evergreen moist forest of 22 000 ha in Cameroon. The forest was subdivided into three forest types with different human impacts:2-Logged,1-Logged, andUnlogged. The diameter corresponding to mean basal area of stems of2-Logged(31.8 cm, N=369 ) was almost equal to that ofUnlogged(30.1 cm, N=496 ).1-Loggedhad a lower diameter of 27.7 cm, N=530 . In the three forest types, the diameter distribution followed the inverse J-shaped curve frequently observed in natural forests. The stand basal area increased from 29.4 m2/ha in2-Logged, to 32 m2/ha in1-Logged, and to 35.3 m2/ha inUnlogged. These results indicated that logging affected natural regeneration in2-Logged. Above 60 cm dbh, the logging effect was not visible. On 103 tree species found in the sample forest, only nine were classified as harvestable commercial species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».