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Enregistrement W1887469668 · doi:10.1002/ece3.1665

Effects of size, neighbors, and site condition on tree growth in a subtropical evergreen and deciduous broad‐leaved mixed forest, China

2015· article· en· W1887469668 sur OpenAlexfundno aff
Xiulian Chi, Zhiyao Tang, Zongqiang Xie, Qiang Guo, Mi Zhang, Jielin Ge, Gaoming Xiong, Jingyun Fang

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking UniversityZhejiang UniversityChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaMcMaster University
Mots-clésEvergreenDeciduousSubtropicsTree (set theory)ChinaTropical and subtropical moist broadleaf forestsAgroforestryGeographySouthern chinaEcologyForestryBiologyMathematicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Successful growth of a tree is the result of combined effects of biotic and abiotic factors. It is important to understand how biotic and abiotic factors affect changes in forest structure and dynamics under environmental fluctuations. In this study, we explored the effects of initial size [diameter at breast height ( DBH )], neighborhood competition, and site condition on tree growth, based on a 3‐year monitoring of tree growth rate in a permanent plot (120 × 80 m) of montane Fagus engleriana–Cyclobalanopsis multiervis mixed forest on Mt. Shennongjia, China. We measured DBH increments every 6 months from October 2011 to October 2014 by field‐made dendrometers and calculated the mean annual growth rate over the 3 years for each individual tree. We also measured and calculated twelve soil properties and five topographic variables for 384 grids of 5 × 5 m. We defined two distance‐dependent neighborhood competition indices with and without considerations of phylogenetic relatedness between trees and tested for significant differences in growth rates among functional groups. On average, trees in this mixed montane forest grew 0.07 cm year −1 in DBH . Deciduous, canopy, and early‐successional species grew faster than evergreen, small‐statured, and late‐successional species, respectively. Growth rates increased with initial DBH , but were not significantly related to neighborhood competition and site condition for overall trees. Phylogenetic relatedness between trees did not influence the neighborhood competition. Different factors were found to influence tree growth rates of different functional groups: Initial DBH was the dominant factor for all tree groups; neighborhood competition within 5 m radius decreased growth rates of evergreen trees; and site condition tended to be more related to growth rates of fast‐growing trees (deciduous, canopy, pioneer, and early‐successional species) than the slow‐growing trees (evergreen, understory, and late‐successional species).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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