Analytical methods for defining standclearcut edge effects demonstrated for N mineralization
Notice bibliographique
Résumé
Edge effects are becoming an important forest management consideration, but information regarding the influence of edges on N cycling variables has not been well documented. In addition, the quantification of edge effects can benefit from the application of complementary spatial analysis methods. Forest floor N mineralization and environmental variables were intensively measured 5 years after harvest along transects crossing the north and south edges of a 1-ha clearcut, in a high-elevation Engelmann spruce subalpine fir forest. Wavelet analysis and depth-of-edge influence (DEI) methods were used to locate and measure the spatial extent of edge effects on N mineralization. Then variance partitioning (partial redundancy analysis) was used to examine the influence of edges on N mineralization relative to the influence of other environmental factors. Initial NO 3 -N content and net nitrification markedly increased in the opening within 26 m of each edge. Net ammonification did not exhibit obvious edge-related spatial patterns. Spatial patterns of nitrification appeared to be more closely related to spatial changes in substrate quality than to soil temperature and moisture. Results of the wavelet and DEI analyses provided quantification of locations and functional extents of edge effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».