Using digital cover photography to track the canopy recovery process following a typhoon disturbance in a cool–temperate deciduous forest
Notice bibliographique
Résumé
Climate extremes impact the function, structure, and composition of terrestrial ecosystems, while ecosystem responses to climate extremes differ with variations in frequency, intensity, and timing of the extreme event. We examined the canopy recovery processes following a typhoon disturbance in a cool–temperate deciduous forest in northern Japan based on 6-year data of canopy coverage imagery using a digital cover photography (DCP) approach that estimates canopy metrics relevant to leaf and woody masses, spatial dynamics, or arrangement of foliage elements. The DCP-derived imagery detected increases in leaf area index and foliage cover within 2∼3 years after the typhoon (i.e., recovery to the pre-typhoon state). Meanwhile, the recovery in leaf area and foliage cover observed after 6 years resulted from a spatial re-arrangement of the foliage elements (i.e., small within-crown gap fraction, foliage clumping) with increasing canopy space availability. Thus, the recovery of the spatial arrangement of foliage elements after the typhoon to the pre-typhoon state takes longer than the recovery of the leaf and woody masses. This study provides an important ecological implication in terms of possible resilience adaptation for ecosystem function and structure following extreme climate events.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».