Canopy macrolichen distribution in a very wet oldgrowth forest landscape of the upper Fraser River watershed.
Notice bibliographique
Résumé
Windward slopes of the inland mountain ranges in British Columbia support a unique temperate rainforest ecosystem. Continued fragmentation and loss of old-growth forests in this globally rare ecosystem, has led to calls for the identification of conservation priorities between remaining stands. This thesis addresses this concern by surveying the relative abundances of 37 canopy macrolichens over a 70-km² area of remaining old-growth (>140 years) forest in the upper Fraser River watershed, British Columbia, Canada. To ensure adequate representation of landscape-scale old-growth forest characteristics, we divided study plots equally among leading tree species and between broadly defined sites of wet' and dry' relative soil moisture. Other variables included: minimum mean annual temperature, mean annual precipitation, solar loading, and canopy openness. This thesis integrates two statistical techniques: Nonmetric Multidimensional Scaling ordination for analysis of lichen assemblages and logistic regression to evaluate the habitat conditions of a subset of 8 lichen species previously identified as old-growth associated'. Ordination suggested that community assemblages were greatly influence by both the presence and abundance of bipartite cyanolichens. These communities correlated well with increasing levels of relative soil moisture, temperature, precipitation, and canopy openness, with little to no significant effect of tree leading species. Logistic regression models identified relative soil moisture and temperature in all parsimonious models. Leading tree species, in combination with moisture and temperature, were important factors explaining the presence or absence of 5 of 8 modeled lichen species. The results of this thesis emphasize the importance of maintaining representative areas of old-growth forests that are potentially less prone to natural disturbances such as fire. Of concern to the maintenance of lichen populations in old-growth inland temperate rainforests
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».