Release episodes at the periphery of gaps: a modeling assessment of gap impact extent
Notice bibliographique
Résumé
Gaps are recognized as important features of temperate forest dynamics and have been extensively studied in the last decades. Their definition has progressively evolved from the simplistic physical projection of the canopy opening to a more resource-based and functional approach (extended and species extended gaps). However, to truly define gap extent, the peripheral impact of gaps on the trees has to be considered. This study was undertaken to characterize the impact extent of gaps on their periphery using the SORTIE forest succession model. The sapling growth responses to gaps of different sizes (5002000 m2) was used as an indicator of the impact extent. Ten replicates of a simulation (for each gap size) were performed (305 years, 25-ha lattice). Gaps were introduced after 300 years. Growth ratios (pregap/postgap growth) for each sapling were computed and compared with a release threshold to determine sapling release episodes. These release episodes were analyzed to assess the extent of gap impact. Results indicate that gap effect extends significantly into the adjacent forest. Release episode orientations are concentrated in the northern hemisphere of gaps, and release episodes mostly appear in the first 20 m from gaps. Based on different degrees of release occurrence, new gap areas were defined and compared with areas from existing gap definitions. The differences are substantial and reveal that gap spatial extent observed through release patterns surpasses gap areas defined by traditional definitions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».