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Enregistrement W2607415715 · doi:10.1139/cjfr-2017-0029

Spatial aspects of structural complexity in Sitka spruce – western hemlock forests, including evaluation of a new canopy gap delineation method

2017· article· en· W2607415715 sur OpenAlexvenueno aff
Eryn E. Schneider, Andrew J. Larson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryCanopyTsugaTemperate rainforestRainforestWestern HemlockTree canopyForestryCrown (dentistry)Spatial ecologyEcologyQuadratGeographyEnvironmental scienceBiologyShrubEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural complexity in long-lived forests where stand-replacing disturbances are rare is thought to emerge from chronic small-scale disturbances and competitive interactions between trees. We analyzed tree size distributions, tree spatial patterns, and canopy gap attributes in ten 1.42 ha stem mapped plots in old-growth Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière) – western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) forests in southeast Alaska. Most plots had rotated sigmoid or reverse-J-shaped diameter distributions. Overstory tree patterns were uniform at short distance (<5 m) and random or aggregated at larger distances (>5 m); understory trees were spatially random or aggregated at most scales. Tree patterns were highly variable across plots. Overstory and understory tree populations were spatially independent in most medium canopy cover (40%–70%) plots but spatially repelled in most high canopy cover (>70%) plots. Canopy gap delineation using a traditional geometric approach identified more gaps and greater forest area in gaps compared to a new method based on canopy tree shadow lengths. We recommend defining the lower limit of canopy gap size using overstory tree crown diameter; gap delineation based on overstory tree shadow length is overly conservative at higher latitude sites. Our analyses show that, despite their low species richness, the temperate rainforests of southeast Alaska are highly structurally diverse.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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