Spatial patterns of overstory trees in late-successional conifer forests
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed spatial patterns of overstory trees in late-successional Abies amabilis (Dougl. ex Loud.) Dougl. ex J. Forbes forests and late-successional Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco forests to establish reference spatial patterns for restoration thinning treatments, and to determine whether thinning treatments with minimum intertree spacing rules result in spatial patterns characteristic of late-successional forests. On average, 32.7% of overstory trees in Abies plots and 26.3% of overstory trees in Pseudotsuga plots occurred as members of multitree clusters (groups of trees in which trees are spaced within a specified minimum distance of each other) at a distance of 3.0 and 4.0 m, respectively. Multitree clusters occurred throughout the three Abies plots; the distribution of multitree clusters within the two Pseudotsuga plots was variable. Spatial patterns of overstory trees in late-successional forests were significantly different from those created by simulated restoration thinning treatments. Restoration thinning treatments that release both individual trees and multitree clusters promote characteristic late-successional tree spatial patterns at the within-patch scale (<0.04 ha). This formulation of restoration thinning highlights conservation of existing small-scale (<0.04 ha) spatial heterogeneity within the treatment area, elaborating on current practices that emphasize introduction of spatial heterogeneity at scales of 0.04 ha to 1.0 ha.
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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) | 0,000 | 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 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 ».