The global potential of log-driven trees for reconstructing forest ecosystems dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The composition and structure of modern forest ecosystems result from past and present climate as well as centuries of anthropic and natural disturbances. Concerns related to the integrity and resilience of forests in the context of climate change have led to novel ecosystem-based management methods that require extensive knowledge about the preindustrial state of forests and past disturbance regimes. At the beginning of industrial forest exploitation, waterways were used as the main conduits to transport wood, but the timing and impacts of this log driving remain understudied. Given that an estimated 15% to 50% of log-driven logs sank during their transport, this accumulation of subfossil wood can serve as a proxy tool for reconstructing the dynamics and structure of preindustrial forests and inform modern forest management practices. This review provides a global overview of log driving and highlights the significant value of these submerged logs for disturbance ecology. We demonstrate that log driving was used on most continents, implying that proxy records from subfossil logs may be available from numerous boreal and mountainous regions. Our review is one of the first to illustrate the paleoecological value of log-driving remnants and explain how such a resource provides a valuable tool for understanding past forest ecosystems. Such knowledge is crucial for informing forest management in the face of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».