Multifactor classification of forest landscape ecosystems of Jocassee Gorges, southern Appalachian Mountains, South Carolina
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem classification identifies interrelationships within and among the geomorphology, soils, and vegetation that converge to form ecosystems across forest landscapes. We developed a multifactor ecosystem classification system for a 13 000 ha southern Appalachian landscape acquired in 1998 by the South Carolina Department of Natural Resources. Using a combination of multivariate analyses, we distinguished five ecosystem types ranging from xeric oak (Quercus spp.) to mesic eastern hemlock (Tsuga canadensis (L.) Carrière) ecosystems. Ecosystems segregated along geomorphic gradients influencing potential moisture availability, with soil properties such as solum thickness distinguishing among ecosystems occupying similar topographic positions. Our results suggest that different combinations of geomorphic and soil factors interact to form similar ecosystems across the landscape, and a given environmental factor can impact ecosystem development at some constituent sites of an ecosystem type but not at other sites. A regional comparison of ecosystem classifications indicates that environmental variables important for distinguishing ecosystems in the southern Appalachians vary, with Jocassee Gorges characterized by unique suites of environmental complexes. Our study supports the contention that the strengths of ecosystem classification are providing (i) comprehensive information on the interrelationships among ecosystem components, (ii) a foundation from which to develop ecologically based forest management plans, and (iii) an ecological framework in which to conduct future research on specific ecosystem components or processes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».