An assessment of dead wood patterns and their relationships with biophysical characteristics in two landscapes with different disturbance histories in coastal Oregon, USA
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relative importance of landscape history, topography, vegetation, and climate to dead wood patterns is important for assessing pattern–process relationships related to dead wood and associated biodiversity. We sampled dead wood at four topographic positions in two landscapes (1400–2100 km 2 ) that experienced different wildfire and salvage histories in coastal Oregon. Study objectives were to (i) determine whether and how the landscapes differed in dead wood amounts and characteristics and (ii) evaluate relationships between dead wood characteristics and potentially related biophysical variables associated with historical and current vegetation, topography, climate, soils, and ecoregion. Despite differences in history, the two landscapes differed little in total dead wood volume; however, they differed in dead wood volume by structural type, decay class, and source (legacy/nonlegacy). Dead wood varied by topographic position, and topography was of greatest importance compared with other factors. In this mountainous region, upper topographic positions may be source areas for dead wood and riparian areas and streams sinks for dead wood. Climate explained more variance in dead wood in the landscape that burned earlier and was not salvaged. Landscape-scale patterns of dead wood are evident in landscapes with different disturbance histories and despite finer-scale variation in topography, vegetation, and other biophysical attributes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».