The forests of the midwestern United States at Euro-American settlement: Spatial and physical structure based on contemporaneous survey data
Notice bibliographique
Résumé
We present gridded 8 km-resolution data products of the estimated stem density, basal area, and biomass of tree taxa at Euro-American settlement of the midwestern United States during the middle to late 19th century for the states of Minnesota, Wisconsin, Michigan, Illinois, and Indiana. The data come from settlement-era Public Land Survey (PLS) data (ca. 0.8-km resolution) of trees recorded by land surveyors. The surveyor notes have been transcribed, cleaned, and processed to estimate stem density, basal area, and biomass at individual points. The point-level data are aggregated within 8 km grid cells and smoothed using a generalized additive statistical model that accounts for zero-inflated continuous data and provides approximate Bayesian uncertainty estimates. The statistical modeling smooths out sharp spatial features (likely arising from statistical noise) within areas smaller than about 200 km2. Based on this modeling, presettlement Midwestern landscapes supported multiple dominant species, vegetation types, forest types, and ecological formations. The prairies, oak savannas, and forests each had distinctive structures and spatial distributions across the domain. Forest structure varied from savanna (averaging 27 Mg/ha biomass) to northern hardwood (104 Mg/ha) and mesic southern forests (211 Mg/ha). The presettlement forests were neither unbroken and massively-statured nor dominated by young forests constantly structured by broad-scale disturbances such as fire, drought, insect outbreaks, or hurricanes. Most forests were structurally between modern second growth and old growth. We expect the data product to be useful as a baseline for investigating how forest ecosystems have changed in response to the last several centuries of climate change and intensive Euro-American land use and as a calibration dataset for paleoecological proxy-based reconstructions of forest composition and structure for earlier time periods. The data products (including raw and smoothed estimates at the 8-km scale) are available at the LTER Network Data Portal as version 1.0.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».