Frequency of sprout-origin trees in pre-European settlement forests of the southern Appalachian Mountains
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized that tree form, recorded in historical public land surveys, would provide a valuable proxy record of regeneration patterns during early-European settlement of North America’s eastern deciduous forest. To test this hypothesis, we tallied stem form from witness trees used in land survey records in the southern Appalachian Mountains from 13 counties spanning four physiographic provinces: Piedmont, Blue Ridge, Ridge and Valley, and Cumberland Plateau. A total of 3% of witness trees used in the land surveys were of sprout origin. American basswood (Tilia americana L.) exhibited the highest proportion of sprout-origin trees at 12%. Other overstory species with a high proportion of sprout-origin trees were hickory (Carya sp.), red maple (Acer rubrum L.), and sycamore (Platanus occidentalis L.), all with 6% of stems being from sprout origin. Blue Ridge had significantly more sprout-origin trees compared with the other three physiographic provinces. Forests in the southern Appalachian Mountains during the pre-European settlement period had a suite of disturbances that controlled their growth and regeneration; however, most of these disturbances did not result in large-scale tree mortality, and therefore, sprouts were not an important source of regeneration.
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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 | 0,001 | 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 ».