Recent multilevel demographic and compositional shifts in North Carolina Piedmont forests
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems in the eastern United States are undergoing significant compositional and demographic shift. To understand these changes, we used Forest Inventory & Analysis data (2003 - 2021) to examine landscape-scale trends in the North Carolina Piedmont, focusing on forest type groups, taxonomic family, and species. We assessed metrics such as annual net primary productivity, relative density, and biodiversity, aiming to determine: i) Which forest group types are changing most, ii) Whether these changes extend to lower taxonomic units, and iii) How stability has shifted over time. Our findings reveal an increasing dominance of Pinus species, particularly naturally regenerated loblolly pine (Pinus taeda), accompanied by sweetgum (Liquidambar styraciflua). This shift corresponds to rising prevalence of pine and oak-pine forest type groups. Notably, while red maple (Acer rubrum) consistently had high seedling densities, its recruitment lagged behind species like sweetgum and yellow-poplar (Liriodendron tulipifera), defying broader regional trends. These results highlight a clear progression from species-level changes to broader taxonomic families and forest types, emphasizing a shift toward pine in the region. The study underscores the importance of multi-level analyses for capturing ecological trends and advancing understanding of forest dynamics in changing landscapes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».