Greater risk of physical damage caused by debris fall to understory plants and tree seedlings in old-growth forests than in young forests
Notice bibliographique
Résumé
Falling canopy debris causes injury and mortality of tree seedlings and understory plants in a wide variety of forests. Canopy structure and dynamics differ between young and old-growth forests: old forests are taller and have more aboveground biomass and greater annual mortality of bole biomass. I predicted that risk of damage caused by debris fall in the understory is greater in old-growth forests than in young forests. I tested this prediction by tracking for 1 year the fates of artificial seedlings placed in young (stand age 31 to 61 years) and old-growth (stand age circa 500 years) Pseudotsuga–Tsuga forests. The risk of physical damage caused by debris fall in old-growth forests was significantly greater than in young forests (P = 0.001). Seedling models were damaged by falling debris at a rate of 4.4%·year−1 and 0.8%·year−1 in old-growth and young forests, respectively. More seedling models were damaged by fallen coarse woody debris in old-growth forests than in young forests, although this trend was not significant (P = 0.134). Approximately 25% of seedling models in both young and old-growth forests were damaged by something other than fallen canopy debris, most likely snow accumulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».