Frequency of root grafting in naturally and artificially regenerated stands of Pinus banksiana: influence of site characteristics
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the frequency of root grafting in naturally and artificially regenerated stands of jack pine ( Pinus banksiana Lamb.) in the western boreal forest of Quebec, Canada. Twelve 30–60 m2 plots were hydraulically excavated to determine effects of site characteristics on frequency and timing of root grafting. Naturally regenerated stands had grafted tree percentages similar to artificially regenerated stands (21%–71% across plots) but greater numbers of root grafts per tree (naturally regenerated, 0.73 graft·tree–1; artificially regenerated, 0.52 graft·tree–1). Mean percentages of grafted trees, number of grafts per tree, and the speed of graft formation were greater in sandy soils (61%, 0.71 graft·tree–1 and 2.43 years, respectively) compared with clay soils (44%, 0.54 graft·tree–1 and 2.97 years, respectively). Proximity of trees was a better predictor of root grafting than stand density, despite many root grafts being found with distant trees (>2 m) in artificially regenerated stands. Our results suggested that root grafts form early in stand development. Even if trees are initially separate entities, this relatively high level of root grafting produces stands where trees are extensively interconnected.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».