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Enregistrement W7106038200 · doi:10.7939/83161

A Comparison of Deadwood Characteristics in Post-harvest and Post-fire Island Remnants in Upper Foothill Natural Subregion of Alberta

2025· dissertation· en· W7106038200 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoarse woody debrisTaigaAbundance (ecology)BorealNatural (archaeology)Forest managementDisturbance (geology)Fire regimeSnag

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across the globe, forest management has evolved from a limited focus on timber extraction to management for a much broader set of values. Through this evolution, Ecosystem-Based Management (EBM) has emerged as a pivotal strategy, with Natural-Disturbance-Based Management (NDBM) aiming to minimize anthropogenic impacts on forest ecosystems. Although retention practices in boreal forests are informed by natural disturbance, i.e. patterns of forest structure remaining after wildfires, few studies have compared the structure and diversity of patch retention and fire skips (islands). Understanding this comparison is crucial for assessing whether retention patches can serve as effective ecological analogs to fire skips, particularly as their structural characteristics may diverge or converge over time. Coarse woody debris (CWD) is an important structural element influenced by forest management worldwide. In this study, we compared the abundance and spatial distribution of recent deadwood across post-fire and post-harvest remnant islands in Upper foothill Natural Subregion of Alberta, Canada, approximately a decade after disturbance. We surveyed 28 sites (14 fire-origin, 14 harvest-origin), each comprising seven circular plots (7.3 m radius) along a 90 m transect, and measured CWD attributes using the line-intersect method. I tested for differences in recent deadwood volume, abundance and mean diameter of snag, log and live trees between post fire and post-harvest retention patches along with their reference forests (closest natural undisturbed forests) using mixed effects models. A power analysis confirmed that the model had sufficient sensitivity (power >80%) to detect differences between disturbance types. The results showed no significant differences in total recent CWD volume between fire and harvest islands, suggesting that structurally designed harvest patches can retain deadwood volumes comparable to those following natural disturbance. Furthermore, deadwood volumes in remnant interiors were statistically similar to those in undisturbed reference forests, highlighting the potential of islands regardless of origin as structural analogues in managed landscapes. Edge-to-interior gradients showed that fire islands retained fewer but larger structural elements, while harvest islands exhibited higher stem abundance of smaller size. Initial stand volume (ISV) emerged as the strongest predictor of CWD accumulation, with a pronounced increase beyond 200 m³/ha. These results underscore the importance of selecting high-ISV patches for retention and suggest that ecologically-informed harvest designs can effectively preserve structural complexity and legacy functions in boreal forest systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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