Temporal variability of size–growth relationships in a Norway spruce forest: the influences of stand structure, logging, and climate
Notice bibliographique
Résumé
In a forest stand, competition plays a central role, affecting individual growth. The size–growth relationship (SGR) indicates whether large trees grow proportionally more than (asymmetric SGR), equal to (symmetric), or less than (inversely asymmetric) smaller trees. SGR is thus an indicator of the growth partitioning and competition intensity within a stand. Using tree-ring analysis, we investigated long-term trends and interannual variability of SGR in several Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stands in the Paneveggio Forest (eastern Italian Alps) over a 100-year period. The study plots were characterized by different stand structures (one multilayered and two monolayered) and disturbance histories (different dates of logging). Logging conducted until the 1940s induced an inversely asymmetric SGR in all the plots. During the successive five decades, in the monolayered plots, it shifted to direct asymmetric (plot 1) and to symmetric (plot 2). In the multilayered plot (plot 3), SGR remained inversely asymmetric. A direct effect of climate on SGR interannual variability was not found. However, fast-growing trees had a stronger climatic signal than slow-growing trees, indicating that growth rate affects tree response to climate. Moreover, we observed that sensitivity to climate was reduced in the monolayered plots over the study period, possibly as a consequence of increased competition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».