Modeling ice storm damage to a mature, mixed-species hardwood forest in eastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In January 1998, the worst ice storm of the last century hit regions of southeastern Ontario, Québec, New Brunswick, and the northeastern United States. Using standard multiple regression and classification tree models, we examined the ice damage suffered by trees in a mature, deciduous forest in eastern Ontario at two scales: plot (5 m radius) and individual tree. Canopy trees were damaged significantly more than mid-story trees and there were significant differences among tree species in damage susceptibility. At the plot scale, the best predictors of damage were average tree size and plot species evenness. Plots dominated by large trees were damaged more than those dominated by small trees and plots with higher species evenness suffered higher levels of damage than did less even plots. Models incorporating damage to neighbouring plots explained more variance than did models without the neighbour information. At the individual tree scale, damage suffered by the dominant canopy tree species, sugar maple, was best predicted by tree size. Damage suffered by the dominant mid-story tree species, ironwood, was best predicted by neighbour information and tree size. Disturbances that differentially affect canopy and mid-story layers have been shown to accelerate forest succession by creating light gaps. However, given the species composition and structure of our study forest, we feel that this disturbance will not overly influence forest succession in mature, deciduous forests in eastern Ontario.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».