Discerning responses of down wood and understory vegetation abundance to riparian buffer width and thinning treatments: an equivalence–inequivalence approach
Notice bibliographique
Résumé
The combined effectiveness of thinning and riparian buffers for increasing structural complexity while maintaining riparian function in second-growth forests is not well documented. We surveyed down wood and vegetation cover along transects from stream center, through buffers ranging from <5 to 150 m width into thinned stands, patch openings, or unthinned stands of 40- to 65-year-old Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) forests in western Oregon, USA. Small-wood cover became more homogeneous among stream reaches within 5 years following thinning, primarily due to decreases for reaches having the greatest pretreatment abundance. Mean shrub cover converged, predominantly because of decreases in patch openings. Herbaceous cover increased, particularly in patch openings. Relative to unthinned stands, herbaceous cover was similar in wide buffers and increased in the narrowest buffers and in narrow buffers adjacent to patch openings. Moss cover tended to increase in thinned areas and decrease in patch openings. Both conventional point-null hypothesis tests and inequivalence tests suggested that wood and vegetation responses within buffers of ≥15 m width were insensitive to the treatments. However, inherently conservative equivalence tests infrequently inferred similarity between thinned stands or buffers and untreated stands. Difficulties defining ecologically important effect size can limit the inferential utility of equivalence–inequivalance testing.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».