Forest tree, woody debris, and soil inventory data from long-term research plots for LTREB at the University of Michigan Biological Station
Notice bibliographique
Résumé
Disturbances to forests, such as logging or wildfires, typically lead to large losses of carbon and nutrients from both the plants and soils of the ecosystem. Virtually all forests are in some state of recovery from such disturbances, whether caused naturally or by humans. Knowledge of the time required for a forest to recover its original amounts of carbon and nutrients after a disturbance is not complete, nor is an understanding of how regrowing plants, recovering soils and the year to year variation in climate interact to control recovery as a forest ages. This project takes advantage of long existing research plots in forests at the University of Michigan Biological Station to figure out how changes in forest structure, carbon and nitrogen contents of the forests, and variations in climate act together through time to influence how fast trees grow, nitrogen is retained, and carbon is captured and stored in forests. Scientists and students will make regular measurements of the types of trees, their stem sizes and mass, their patterns of leaf arrangement, the amounts of carbon and nitrogen in soils, and other factors in five forest that were cut and burned in 1936, 1948, 1954, 1980, and 1998 and so today range from 20 years to 120 years old. Several nearby much older forests will also be sampled. This will let the project link disturbances, climate and ecology for forests that are broadly representative of those across the northern United States, Canada, Europe and Asia.
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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,029 |
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 ».