Modeling early forest succession following clear-cutting in western Oregon
Notice bibliographique
Résumé
In the Pacific Northwest, the process of conifer development after stand-replacing disturbance has important implications for many forest processes (e.g., carbon storage, nutrient cycling, and biodiversity). This paper examines conifer development in the Coast Range Province and Western Cascades Province of Oregon using repeat interpretation of historic aerial photographs from 1959 to 1997 to examine the canopy cover change of different life forms: shrubs, hardwood trees, and conifer trees. Ninety-four stands from the Western Cascades Province and 59 stands from the Coast Range Province were photointerpreted in roughly 5-year intervals. A ChapmanRichards growth function was used to model conifer cover development for all sample stands. Based on the photo data and the ChapmanRichards function, these stands were classified into one of seven early forest successional trajectories defined by the vegetation physiognomy. Succession in the Coast Range Province and Western Cascades Province were compared using parameters derived from the ChapmanRichards growth function. Our results echo previous studies in that rates and densities of conifer regeneration varied markedly among sites; however, our results also indicate that early forest succession differs in the two study regions in terms of both trajectories and rates. Conifer regeneration in the Western Cascades Province tends to have longer delays in establishing and slower rates compared with the Coast Range Province.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».