Modeling dead wood in Fennoscandian old-growth forests dominated by Norway spruce
Notice bibliographique
Résumé
If equilibrium is assumed in unmanaged forests, the volume of coarse woody debris (CWD), VCWD, may be calculated from (i) the volume of living trees, Vliving, (ii) average volume of a dead stem in relation to when it was alive, k, (iii) tree mortality rate, m, and (iv) residence time of CWD, t, by the equation VCWD = Vlivingkmt. We parameterized this equation with data from Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) dominated forests in Fennoscandia. The Vliving was assumed to be directly proportional to forest productivity. Tree mortality data were from the National Forest Inventory, while it was difficult to find quantitative data on k and t. The predicted amounts (74138 m3/ha, with larger amounts in the south) and size distribution (a negative exponential distribution of the number of stems) of CWD corresponded fairly well to averages from field inventories. By using a computer simulation program, the variability in tree mortality, density of living trees, and residence time of CWD were considered. In the simulations, the amount of CWD varied widely between 1-ha plots, especially for individual decay classes. Therefore, this model could be used to predict averages from larger landscapes unaffected by large disturbances, while no model can predict the amount of CWD at individual plots.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».