Contemporary status, distribution, and trends of mixedwoods in the northern United States
Notice bibliographique
Résumé
As interest in managing and maintaining mixedwood forests in the northern United States (US) grows, so does the importance of understanding their abundance and distribution. We analyzed Forest Inventory and Analysis data for insights into mixedwood forests spanning 24 northern US states from Maine south to Maryland and westward to Kansas and North Dakota. Mixedwoods, i.e., forests with both hardwoods and softwoods present but neither exceeding 75%–80% of composition, comprise more than 19 million hectares and more than one-quarter of the northern US forest. They are most common in the Adirondack – New England, Laurentian, and Northeast ecological provinces but also occur elsewhere in hardwood-dominated ecological provinces. These mixtures are common even within forest types nominally categorized as either hardwood or softwood. The most common hardwoods within those mixtures were species of Quercus and Acer, and the most common softwoods were species of Pinus, Tsuga, and Juniperus. Although mixedwoods exhibited stability in total area during our analysis period, hardwood saplings were prominent, suggesting widespread potential for eventual shifts to hardwood dominance in the absence of disturbances that favor regeneration of the softwood component. Our analyses suggest that while most mixedwood plots remained mixedwoods, harvesting commonly shifts mixedwoods to either hardwood- or softwood-dominated cover types, but more specific information is needed to understand the causes of these shifts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».