Highlighting Complex Long-Term Succession Pathways in Mixed Forests of the Pacific Northwest: A Markov Chain Modelling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Forest succession is an ecological phenomenon that can span centuries. Although the concept of succession was originally formulated as a deterministic sequence of different plant communities by F. Clements more than a century ago, nowadays it is recognized that stochastic events and disturbances play a pivotal role in forest succession. In spite of that, forest maps and management plans around the world are developed and focused on a unique “climax” community, likely due to the difficulty of quantifying alternative succession pathways. In this research, we explored the possibility of developing a Markov Chain model to study multiple pathway succession scenarios in mixed forests of western red cedar, hemlock and Pacific silver fir on northern Vancouver Island (western Canada). We created a transition matrix using the probabilities of change between alternative ecological stages as well as red cedar regeneration. Each ecological state was defined by the dominant tree species and ages. Our results indicate that, compared to the traditional Clementsian, deterministic one-pathway succession model, which is unable to replicate current stand distribution of these forests in the region, a three-pathway stochastic succession model, calibrated by a panel of experts, can mimic the observed landscape distribution among different stand types before commercial logging started in the region. We conclude that, while knowing the difficulty of parameterizing this type of models, their use is needed to recognize that for a given site, there may be multiple “climax” communities and hence forest management should account for them.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».