A dendrochronological analysis of a disturbance–succession model for oak–pine forests of the Appalachian Mountains, USA
Notice bibliographique
Résumé
Disturbance–succession models describe the relationship between the disturbance regime and the dominant tree species of a forest type. Such models are useful tools in ecosystem management and restoration, provided they are accurate. We tested a disturbance–succession model for the oak–pine ( Quercus spp. – Pinus spp.) forests of the Appalachian Mountains region using dendrochronological techniques. In this model, fire promotes pines, while fire suppression, bark beetle outbreaks, and ice storms encourage oaks. We analyzed nine Appalachian oak–pine stands for species establishment dates and the occurrence of fires and canopy disturbances. We found no evidence that fire preferentially promoted the establishment of pine more than oak, nor did we find any evidence that canopy disturbances or periods of no disturbance facilitated the establishment of oak more than pine. Rather, we found that both species groups originated primarily after combined canopy and fire disturbances, and reduction of fire frequency and scope coincided with the cessation of successful oak and pine regeneration. Currently, heath shrubs are slowly dominating these stands, so we present a revised disturbance–succession model for land managers struggling to manage or restore oak–pine forests containing a dense ericaceous understory.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».