Partitioning risks of tree mortality by modes of death in managed and unmanaged northern hardwoods and mixedwoods
Notice bibliographique
Résumé
We used a permanent sample plot network established to monitor the effects of forest management practiced in mature northern hardwood and mixedwood stands in Québec, Canada to address two important questions related to tree mortality: (1) How does partial cutting affect tree mortality? (2) Which variables best explain tree mortality by different modes of death (standing death, uprooting or stem breakage)? Decennial tree deaths were lower after partial cutting than in unharvested plots, but the annual proportion of tree death was similar (1.25%·year -1 ). At the tree level, a risk-product classification demonstrated the strongest evidence on influencing total mortality, followed by species, the presence of a logging injury, and tree size. Annual temperature was the only climatic variable explaining variations in total risk of tree mortality, and always among the first three variables explaining differences among the three modes of death. The risk of standing death also increased with increasing annual precipitation, while the risk of stem breakage and, to a lesser extent, of being uprooted, decreased with increasing precipitation. Additionally, we found strong evidence to support the effect of the potassium/magnesium ratio of the humus layer on the risk of being uprooted. This information is critical to better understand tree mortality processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».