The influence of forest structure on riparian litterfall in a Pacific Coastal rain forest
Notice bibliographique
Résumé
Vegetative litter produced from riparian forests associated with alluvial rivers mediates nutrient and carbon cycling and indirectly shapes successional pathways and overall plant community characteristics. We quantified litter inputs at sites along the Queets River, a temperate rain forest river, in Olympic National Park, Washington. Study plots represented a chronosequence from pioneering vegetative patches on recently formed gravel bars to mature riparian forest terraces up to 350 years old. We observed an initial ~100 year linear increase in litter production (0.8–10.2 Mg·ha–1·year–1). Subsequently, we observed a shift to conifer dominance and development of a forest canopy with considerable structural complexity. During this time, litter production declined to ~5 Mg·ha–1·year–1. Empirical models of temporal changes in litter production suggest that the basal area and canopy volume of individual tree species are significant predictors (r2 = 0.60–0.99) of leaf and needle litter derived from that species, and can be used to predict litter production. We conclude that annual litter production is strongly influenced by structural forest characteristics and that litterfall rates can be estimated for a ~350 year chronosequence from stem basal area and canopy volume.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».