Light extinction coefficients specific to the understory vegetation of the southern boreal forest, Quebec
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in six different forest types in Abitibi, Que., (i) to identify the factors that most influence understory light transmission in the southern boreal forest and (ii) to develop light extinction coefficients (k), which could be used to simulate light transmission in the understory. Light availability and understory vegetation (cover, composition, vertical distribution, and leaf area index) were characterized within three strata (0.05-5 m) in a total of 180 quadrats. Calculated k values were based on measured light availability and leaf area index. These values varied among forest types, strata, understory vegetation types, and cover in the upper stratum. The highest k values were generally associated with a dense stratum of Acer spicatum Lam. We developed five sets of k values based on the factors that most affected light transmission. Measured transmission (Tm) was compared with transmission predicted (Tp) from each set of k values. Light transmission predicted using a single k value (mean k = 0.54) underestimated Tm. More accurate predictions were obtained when we used the other four sets of k values. Our results indicate that, in the southern boreal forest, the understory vegetation can be quite heterogeneous and patterns of light transmission cannot be accurately simulated using a unique k value. However, the various sets of k values developed in this study could be used in prediction models of forest dynamics to obtain relatively good predictions of understory light extinction in forest types similar to the ones studied here.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».