Distinguishing Microsite and Competition Processes in Tree Growth Dynamics: An A Priori Spatial Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Spatially oriented studies have examined the role of competition on plant populations and communities but not the combined effects of microsite heterogeneity and competition. The aim of this study was threefold: first, to apply and test a common geostatistical tool (semivariograms) to disentangle competition and microsite effects; second, to assess the results of this methodology against a generalized early stand development model for tree populations; and third, to examine the role and timing of microsite and competition processes in early population stages. We mapped and measured annual relative growth rates of trees in three different-aged ponderosa pine stands in Patagonia, Chile. We tested the relative support of five a priori semivariogram-based hypotheses and showed that through stand development, many sites followed our expected sequence of semivariogram models. These translated to initial spatially random growth followed by microsite-dominated, mixed microsite and competition, and finally pure competition effects on growth. Our approach will have many and diverse applications wherever processes differ in the type of spatial pattern they exhibit as well as in spatial scale. We emphasize that this methodology works best when there is strong a priori support for the hypotheses being tested but the timing, strength, and occurrence of processes are not known.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».