Trees and Ice Storms: The Development of Ice Storm–Resistant Urban Tree Populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Severe ice storms occur every year in the United States and Canada, particularly in the Midwestern and eastern regions of the United States. Along with fires and wind, ice storms are a frequent and major natural disturbance factor in eastern deciduous forests. Likewise ice storms are responsible for deaths and injuries of people and cause dramatic damage and tree loss to urban forests. Ice storms annually result in millions of dollars in loss, and potentially billions of dollars in losses for extreme and widespread ice storms. Damage to electric distribution systems, blocked roadways, and property damage from fallen trees and limbs pose safety concerns and disrupt normal community functions. Tree species vary in their resistance to ice accumulation. Certain characteristics, such as weak branch junctures indicated by included bark, dead and decaying branches, a broad crown, and fine branching, increase a tree’s susceptibility to ice storm damage. Planting a diverse urban forest that includes trees resistant to ice storms and performing regular tree maintenance to avoid or remove structural weaknesses will reduce damage caused by severe ice storms. Management plans for urban trees should incorporate information on the ice storm susceptibility of trees in order to: limit potential ice damage; to reduce hazards resulting from ice damage; and to restore urban tree populations following ice storms. Susceptibility ratings of species commonly planted in urban areas are presented in this publication for use in developing and maintaining healthy urban tree populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 découle