Growing‐season stemflow production within a deciduous forest of southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stemflow production within a red oak (Quercus rubra L.)–sugar maple (Acer saccharum Marsh.)–American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) dominated stand in southern Ontario was evaluated during the growing season of 1995. For events that produced stemflow from all sampled tree boles (rainfall ≥ 4·3 mm), the geometric mean Herwitz (Earth Surf. Process. Landforms 11 (1986) 401) funnelling ratios were 7·3, 20·6, and 26·3 for oak, maple, and beech, respectively. Geometric mean funnelling ratios for these three species increased in a linear fashion with increasing rainfall depth for events ranging from 4·3 to 17·4 mm. However, funnelling ratios for the two larger rainfall events measured during the study (27·4 and 40·1 mm) were relatively small, suggesting that after a certain rainfall depth threshold has been reached, trees become less efficient at diverting intercepted rainfall to their boles. Significant (α = 0·10) positive linear relationships were found between stemflow production (l/tree) and beech basal area for all rainfall events ≥ 2·2 mm, while for oak and maple such relationships corresponded with only some relatively large rainfall events. Possible causes for the discrepancies in the funnelling efficiencies of the three tree species and between relatively small and large events are provided. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».