Climatic determinants of berry crops in the boreal forest of the southwestern Yukon
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Notice bibliographique
Résumé
Berry crops in the southwestern Yukon were quantified from 1997 to 2008 at 10 locations along 210 km of the Alaska and Haines highways. We tested the hypothesis that the size of berry crops could be predicted from spring and summer temperature and rainfall of years t, t–1 (1 year prior), and t–2 (2 years prior). Six common species were studied in the boreal forest of the Kluane region: Arctostaphylos rubra (Rehd. & Wils.) Fern., Arctostaphylos uva-ursi (L.) Spreng. s.l., Empetrum nigrum L., Vaccinium vitis-idaea L., Geocaulon lividum (Richards) Fern, and Shepherdia canadensis (L.) Nutt.. For the first five species we counted berries on fixed 40 cm × 40 cm quadrats to obtain an index of berry production for the Kluane region for each of the 12 years, and for S. canadensis we counted berries on two tagged branches of 10 bushes at each location. Stepwise multiple regressions were utilized to predict the size of berry crops for each species. For all species, predictive equations could explain statistically 80%–96% of the variation in berry crops. Different weather variables characterized each plant species, and there was no common weather regression that could explain the variation in berry crops in all species. Rainfall and temperature from years t–1 and t–2 were typically the significant predictors. There was no indication of a periodicity in berry production, and 43%–60% of the quadrats counted had large berry crops at one year intervals, while other quadrats never had a high crop during the study interval.
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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 | 0,000 |
| 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 découle