Riparian tree fall directionality and modeling large wood recruitment to streams
Notice bibliographique
Résumé
Directionality of tree fall in riparian forests can strongly influence predictions of large wood recruitment to streams, yet accuracy of this model parameter has rarely been assessed with field data. We measured fall directions of 1202 riparian trees distributed among 21 stream sites across the Pacific Northwest, USA. Fall directions were oriented towards the stream at 16 sites, upstream at four sites, and not distinguishable from random at one site. Average tree fall direction across sites was correlated with valley constraint (Spearman r = 0.53; p = 0.02), but variability of fall directions was not correlated with this variable. When grouped by species (six conifers and one deciduous), individual trees exhibited stronger tendency to have fallen towards the channel on steep hillslopes (>40%) than on moderately sloped landforms (<40%). Integration of field data into an established recruitment model indicated that 1.5 to 2.4 times more large wood (by number of tree boles) would be recruited to stream reaches with steep hillslopes than to reaches with moderate side slopes or flat banks, if riparian forest conditions are assumed to be constant. We conclude that stream valley topography should be considered in models that use tree fall directions in predictions of large wood recruitment to streams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».