Six Decades of Forest Inventory Data Highlight Decline of Sugar Maple (<i>Acer saccharum</i>) Sapling Abundance in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Six decades of temporal changes in the abundance of sugar maple (Acer saccharum Marsh.) were investigated using a network of multi‐agency ground plots (MAGPlots) located across Ontario, Québec, and New Brunswick, Canada. Based on a composite dataset of nearly 400 plots mainly composed of sugar maple trees (≥ 50% basal area, m2 ha−1), results showed that the relative abundance (% total sapling basal area) of sugar maple saplings declined significantly over time. On average, the relative abundance of sugar maple saplings decreased significantly between 1970 and 2022. Out of a wide range of potential explanatory variables, including stand conditions, harvest intensity (0%–92% basal area removal), regional ecozones, and climate variables, the relative abundance of American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) saplings was the only variable that had a negative effect on the relative abundance of sugar maple saplings. The plot‐specific distribution of change between the final and initial measurements over time revealed that many plots showing a decline in relative sugar maple sapling abundance also experienced an increase in relative American beech sapling abundance. The lack of differences between harvested and unharvested plots suggests that beech sapling control in the understory and soil liming treatments may be required to help promote sugar maple regeneration and development.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».