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Enregistrement W2130776472 · doi:10.1139/x00-050

Influence of canopy structure on the understory environment in tall, old-growth, conifer forests

2000· article· en· W2130776472 sur OpenAlexvenueno aff
Robert Van Pelt, Jerry F. Franklin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésUnderstoryCanopyShrubCrown (dentistry)Environmental scienceForestryTree canopySpatial distributionEcologyGeographyBiologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of the spatial distribution of trees and foliage on understory conditions was examined in six tall old-growth forests along the Pacific Coast: two sites each in Washington, Oregon, and California. Detailed field measurements of crown parameters were collected on over 9000 trees encompassing over 14.5 ha in the stands. Crown parameters were used to construct a spatially explicit model useful in analyzing the variability of crown distributions in both vertical and horizontal dimensions. Sapwood measurements of over 400 trees in combination with published equations and 240 hemispherical photos were used to assess leaf area and understory light levels, respectively. Shrub and herb cover was used as a biological indicator of growing conditions in the understory. Although leaf area is often assumed to be correlated with the amount of light penetrating the canopy, this is not the case in tall, old-growth forests. The semivariance of the horizontal distribution of canopy volume was strongly correlated with shrub cover and understory light levels and was an overall predictor of canopy structure. This variability gives rise to potentially higher understory light levels and shrub cover values when compared with a forest lacking this vertical heterogeneity and may allow the stand to support a higher volume of foliage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations163
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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