Seasonal and annual dynamics of western Canadian boreal forest plant communities: A legacy data set spanning four decades
Notice bibliographique
Résumé
As boreal forests rapidly warm due to anthropogenic climate change, long-term baseline community data are needed to effectively characterize the corresponding ecological changes that are occurring in these forests. The combined seasonal dynamics (SEADYN) and annual dynamics (ANNDYN) data set, which documents the vegetative changes in boreal forests during the snow-free period, is one such source of baseline community data. These data were collected by George H. La Roi and colleagues in Alberta, Canada from 1980 to 2015 within permanent sampling plots established in the Hondo-Slave Lake area (eight stands; 1980-2015) in central Alberta and the Athabasca Oil Sands (AOS) region (17 stands; 1981-1984) near Fort McMurray in northeastern Alberta. Various data were collected, with temporal and spatial coverage differing by data set. These data sets include, but are not limited to, cover of each identified vascular plant and bryoid (moss, liverwort, and lichen) species; forest mensuration; forest litter production; and soil temperature and moisture. Notably, permanent sampling plots were set up as a grid, which will facilitate analyses of spatial relations. These data can be used to analyze long-term changes in seasonal dynamics and succession within boreal forest communities and serve as a baseline for comparison with future forest conditions in unmanaged, managed, and reclaimed forests. Data are released under a CC-BY license; please cite this data paper when using the data for analyses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».