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Enregistrement W2781261949 · doi:10.1093/jpe/rtx071

Environmental landscape determinants of maximum forest canopy height of boreal forests

2017· article· en· W2781261949 sur OpenAlexafffundabout
Lingfeng Mao, Christopher W. Bater, J. John Stadt, Barry White, Piotr Tompalski, Nicholas C. Coops, Scott E. Nielsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and ForestryAlberta Environment and Parks
Mots-clésTaigaCanopyGeographyEnvironmental scienceEcologyTree canopyBorealAgroforestryForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canopy height is a key driver of forest biodiversity and carbon cycling. Accurate estimates of canopy height are needed for assessing mechanisms relating to ecological patterns and processes of tree height limitations. At global scales forest canopy height patterns are largely controlled by climate, while local variation at fine scales is due to differences in disturbance history and local patterns in environmental conditions. The relative effect of local environmental drivers on canopy height is poorly understood partly due to gaps in data on canopy height and methods for examining limiting factors. Here, we used airborne laser scanning (ALS) data on vegetation structure of boreal forests to examine the effects of environmental factors on potential maximum forest canopy height. Relationships between maximum canopy height from ALS measures and environmental variables were examined to assess factors limiting tree height. Specifically, we used quantile regression at the 0.90 quantile to relate maximum canopy height with environmental characteristics of climate (i.e. mean annual temperature [MAT] and mean annual precipitation), terrain (i.e. slope) and depth-to-water (DTW) across a 33000 km2 multiple use boreal forest landscape in northeast Alberta, Canada. Maximum canopy height was positively associated with MAT, terrain slope and terrain-derived DTW, collectively explaining 33.2% of the variation in heights. The strongest explanatory variable was DTW explaining 26% of canopy height variation with peatland forests having naturally shorter maximum canopy heights, but also more sites currently at their maximum potential height. In contrast, the most productive forests (i.e. mesic to xeric upland forests) had the fewest sites at their potential maximum height, illustrating the effects of long-term forest management, wildfires and general anthropogenic footprints on reducing the extent and abundance of older, taller forest habitat in Alberta’s boreal forest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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