Leaf area dynamics of a boreal black spruce fire chronosequence
Notice bibliographique
Résumé
Specific leaf area (SLA) and leaf area index (LAI) were estimated using site-specific allometric equations for a boreal black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) fire chronosequence in northern Manitoba, Canada. Stands ranged from 3 to 131 years in age and had soils that were categorized as well or poorly drained. The goals of the study were to: (i) measure SLA for the dominant tree and understory species of boreal black spruce-dominated stands, and examine the effect of various biophysical conditions on SLA; and (ii) examine leaf area dynamics of both understory and overstory for well- and poorly drained stands in the chronosequence. Overall, average SLA values for black spruce (n = 215), jack pine (Pinus banksiana Lamb., n = 72) and trembling aspen (Populus tremuloides Michx., n = 27) were 5.82 +/- 1.91, 5.76 +/- 1.91 and 17.42 +/- 2.21 m2 x kg-1, respectively. Foliage age, stand age, vertical position in the canopy and soil drainage had significant effects on SLA. Black spruce dominated overstory LAI in the older stands. Well-drained stands had significantly higher overstory LAI (P < 0.001), but lower understory LAI (P = 0.022), than poorly drained stands. Overstory LAI was negligible in the recent (3-12 years old) burn sites and highest in the 70-year-old burn site (6.8 and 3.0 in the well- and poorly drained stands, respectively), declining significantly (by 30-50%) from this peak in the oldest stands. Understory leaf area represented a significant portion (> 40%) of total leaf area in all stands except the oldest.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».