Riparian forest conditions along three northern Michigan rivers following Emerald Ash Borer invasion
Notice bibliographique
Résumé
Emerald Ash Borer (EAB; Agrilus planipennis Fairmaire (Coleoptera, Buprestidae)) has killed millions of ash (Fraxinus spp.) trees since its 2002 detection in southern Michigan and Ontario. Effects of EAB in riparian forests, where ash species are often abundant, could influence terrestrial and aquatic conditions but are largely unknown. We surveyed vegetation and coarse woody material within and between three gaps in riparian forests along stretches of three rivers in northwestern Michigan. Gaps were originally dominated by Fraxinus pennsylvanica Marsh. and Fraxinus nigra Marsh., which comprised 46%–71% of total basal area, while ash comprised <10% of basal area in forests between gaps. More than 95% of overstory ash were killed by EAB. Fraxinus pennsylvanica saplings were abundant in gaps but F. nigra regeneration was minimal. Few tree seedlings occurred in gaps, which were dominated by dense sedge mats. Aerial imagery showed the EAB invasion has resulted in 3.6–7.1 canopy gaps·km −1 and dead ash account for 13%–21% of total basal area within 100 m of the banks of all three rivers. Long-term monitoring will be useful to evaluate persistence of ash, particularly F. nigra, the stability of riparian buffers, and potential indirect effects of EAB invasion on the adjacent aquatic systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».