Distribution and abundance of trees in floodplain forests of the Wisconsin River: Environmental influences at different scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions: 1. How do physiography, flooding regime, landscape pattern, land‐cover history, and local soil conditions influence the presence, community structure and abundance of overstorey trees? 2. Can broad‐scale factors explain variation in the floodplain forest community, or are locally measured soil conditions necessary? Location: Floodplain of the lower 370 km of the Wisconsin River, Wisconsin, USA. Methods: Floodplain forest was sampled in 10 m × 20 m plots [n= 405) during summers of 1999 and 2000 in six 12‐ to 15‐km reaches. Results: Species observed most frequently were Fraxinus pennsylvanica, Acer saccharinum and Ulmus americana. Physiography (e.g. geographic province) and indicators of flooding regime (e.g. relative elevation and distance from main channel) were consistently important in predicting occurrence, community composition, and abundance of trees. Correspondence analysis revealed that flood‐tolerant and intolerant species segregated along the primary axis, and late‐successional species segregated from flood‐tolerant species along the secondary axis. Current landscape configuration only influenced species presence or abundance in forests that developed during recent decades. Land‐cover history was important for tree species presence and for the abundance of late‐successional species. Comparison of statistical models developed with and without soils data suggested that broad‐scale factors such as geographic province generally performed well. Conclusions: Physiography and indicators of flood regime are particularly useful for explaining floodplain forest structure and composition in floodplains with a relatively high proportion of natural cover types.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».