Competition theory — science and application in mixed forest stands: review of experimental and modelling methods and suggestions for future research
Notice bibliographique
Résumé
Competition in forest stands has long been of interest to researchers. However, much of the knowledge originates from empirical studies that examined the effects of competition. For instance, many studies were focused on the effects of the presence of herbaceous species on the development of tree seedlings or the decrease in individual tree growth with increases in stand density. Several models that incorporate competitive effects have been developed to predict tree and stand growth, but with simplified representations of competitive interactions. While these studies provided guidance useful for forest management, they contributed only partially to furthering our understanding of competitive mechanisms. Also, most competition studies were conducted in single-species stands. As competitive interactions occurring in mixed stands are characterized by a higher degree of complexity than those in single-species stands, a better understanding of these mechanisms can contribute to developing optimal management scenarios. The dynamics of forest stands with at least two species may be affected not only by competition, but also by facilitation or complementarity mechanisms. Thus, knowledge of the mechanisms may provide insight into the relative importance of intra- versus inter-specific competition and whether competition is symmetric or asymmetric. Special attention to the implementation of field experimental designs is warranted for mixed stands. While traditional spacing trials are appropriate for single-species stands, the examination of competitive interactions in mixed stands requires more complex experimental designs to examine the relative importance of species combinations. Forest productivity models allow resource managers to test different management scenarios, but again most of these models were developed for single-species stands. As competitive interactions are more complex in mixed stands, models developed to predict their dynamics will need to include more mechanistic representations of 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».