Short-term survival and crown rebuilding of European broadleaf tree species following a severe ice storm
Notice bibliographique
Résumé
Ice storms cause widespread damage to forests in many temperate regions, leaving behind many live trees with severe crown damage. Following a severe ice storm in 2014 that damaged forests across Slovenia, we examined how tree-level attributes influenced survival and crown rebuilding three growing seasons after the storm. Field sampling was carried out in four mature stands dominated by native broadleaf species. Of the 763 sampled trees, the annual mortality rate following the storm was 2.2%, and nearly all trees that died experienced >75% crown removal. Oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) and chestnut (Castanea sativa Mill.) had higher rates of mortality than beech (Fagus sylvatica L.) and maple (Acer pseudoplatanus L.). Mixed models revealed that survival significantly increased with tree diameter and decreased with increasing crown damage. Although we observed sprouting across all the dominant species, maple, oak, and chestnut showed a more vigorous response than beech, and maple had the fastest sprout growth. Model results showed that sprout density and length increased with level of crown damage. The results indicate that these broadleaf forests are resilient to severe ice damage. Consequently, hasty salvage cutting of trees with canopy damage should be avoided, as many individuals with >75% crown damage are likely to survive and recover.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».