Density-dependent woody detritus accumulation in an even-aged, single-species forest
Notice bibliographique
Résumé
Deadwood in forests influences fire intensity, stores carbon and nutrients, and provides wildlife habitat. We used a 54-year-old density management experiment in Larix occidentalis Nutt. forests to evaluate density dependence of woody detritus accumulation. Based on self-thinning theory, we expected woody detritus produced by the current stand to increase with stand density. Density-dependent woody detritus accumulation was apparent for fine woody debris and snags and for all woody detritus pools combined. Clear size–density relationships were apparent for coarse woody debris (CWD) and snags; mean piece size decreased with increasing stand density. Legacy CWD that originated from the preharvest old-growth stands accounted for about 45% of total woody detritus biomass. Live trees were largest in the low-density thinning treatments. Greater woody detritus biomass in the high-density and unthinned treatments originates primarily from past self-thinning, with additional inputs from density-dependent top breakage due to snow and ice and branch self-pruning. Because our results were driven by self-thinning mortality, the general trend of increasing woody detritus accumulation with increasing stand density should hold for maturing even-aged stands in other cool temperate and boreal forests.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».