The influence of competition and species mixture on plantation-grown white spruce: Growth and foliar nutrient response after 20 years
Notice bibliographique
Résumé
A 20-year-old experimental white spruce plantation was used to identify key stand (neighbourhood competition) and soil (physical and chemical properties) factors influencing spruce growth (Periodic Basal Area Increment) and foliar nutrients. Total and species-specific competition was estimated using Hegyi’s distance-dependent index for 39 individual spruce trees. Twelve trees, covering the range of total HCI (2 to 8) and aspen competition (0% to >75%), were selected for repeated (May through October) foliar sampling. Spruce PBAI declined approximately 10% for each additional unit of total HCI; species did not significantly affect this decline. Increasing aspen presence significantly influenced spruce foliar N (1.17% to 1.31%), P (0.15% to 0.23%), and K (0.68% to 0.88%), but led to declines in Ca (0.81% to 0.48%). Multiple linear regression indicated that soil carbon (partial r2 = 0.386) and available soil moisture (partial r2 = 0.131) together explained more of the variation in spruce growth than did competition factors alone (partial r2 = 0.251). The results suggest that, at this stage of stand development, precommercial thinning operations should focus on density control and inter-tree spacing, while retaining an aspen component resulting in well-spaced, free-growing mixed stands of white spruce and aspen.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».