Snag characteristics and dynamics following natural and artificially induced mortality in a managed loblolly pine forest
Notice bibliographique
Résumé
A 14-year study of snag characteristics was established in 41- to 44-year-old loblolly pine (Pinus taeda L.) stands in southeastern USA. During the initial 5.5 years, no stand manipulation or unusually high-mortality events occurred. Afterwards, three treatments were applied consisting of trees thinned and removed, trees felled and not removed, and artificial creation of snags produced by girdling and herbicide injection. The thinned treatments were designed to maintain the same live canopy density as the snag-created treatment, disregarding snags that remained standing. We monitored snag height, diameter, density, volume, and bark percentage; the number of cavities was monitored in natural snags only. During the first 5.5 years, recruitment and loss rates were stable, resulting in a stable snag population. Large snags (≥25 cm diameter) were common, but subcanopy small snags (10 to <25 cm diameter) dominated numerically. Large natural snags survived (90% quantile) significantly longer (6.0–9.4 years) than smaller snags (4.4–6.9 years). Large artificial snags persisted the longest (11.8 years). Cavities in natural snags developed within 3 years following tree death. The mean number of cavities per snag was five times greater in large versus small snags and large snags were more likely to have multiple cavities, emphasizing the importance of mature pine stands for cavity-dependent wildlife species.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».