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Enregistrement W2176674897 · doi:10.1139/x11-029

Tree growth and disturbance dynamics in old-growth subalpine spruce forests of the Western Carpathians

2011· article· en· W2176674897 sur OpenAlexvenueno aff
Janusz Szewczyk, Jerzy Szwagrzyk, Elżbieta Muter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPicea abiesMontane ecologySubalpine forestKarstDisturbance (geology)Bark beetleForest dynamicsDendrochronologyEcologyGeographyTree lineBark (sound)Stand developmentForestryBiologyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are the dynamics of natural subalpine spruce ( Picea abies (L.) Karst.) forests of central Europe governed by stand-replacing disturbances caused mostly by winds or by moderate disturbances resulting from bark beetle outbreaks? We analyzed tree-ring series from subalpine spruce forests in two mountain ranges of the Western Carpathians to determine the frequency and severity of disturbances and their effects on tree recruitment. The boundary-line method was employed to identify significant growth releases, interpreted as results of disturbances. In both study areas, major releases were not numerous but were regularly distributed over time. We found no evidence for stand-replacing disturbances. This result contrasts sharply with earlier findings from the Western Carpathians. The age structure of the forests studied indicates that the amount of tree recruitment was greater 150–200 years ago than in the subsequent 150 years. Our results suggest that stand dynamics in the forests analyzed are driven by numerous events of limited spatial extent and that stand-replacing disturbances are not necessary for the development of unimodal age structure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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