Spatial distribution of forest landscape change in western New York from presettlement to the present
Notice bibliographique
Résumé
Changes in tree taxon composition and distribution in western New York over a 200 year time period ca. 1797–1993 were examined by comparing the presettlement land survey with the US Forest Inventory and Analysis (FIA) survey. To ensure data quality, biases in presettlement bearing tree selection and FIA plot location were assessed. A 6 mile × 6 mile grid of taxa abundance was then estimated using geostatistics. Overall, significant changes in taxon composition occurred, with the taxa most abundant in the presettlement land survey — beech (37.0%), sugar maple (21.0%), and eastern hemlock (8.3%) — being replaced by sugar maple (19.2%), ash (11.7%), and red maple (11.4%) in the FIA survey. Spatially resolved comparisons showed that the landscape changed from fairly spatially homogeneous to more heterogeneous; in the presettlement survey, the most abundant taxon in most of the 6 mile × 6 mile grid cells was beech, while in the present survey, the most abundant taxon in most of the cells was one of several early successional taxa that each displayed a distinctly clustered geographic pattern of dominance. The clusters of dominance of the different early successional taxa may correspond to environmental factors. This study demonstrates the insights available through spatially resolved analyses of changes in the forest landscape between presettlement and present.
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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 | 0,000 |
| 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 ».