The growth and form of ash (<i>Fraxinus excelsior</i>) in mixture with cherry (<i>Prunus avium</i>), oak (<i>Quercus petraea</i> and <i>Quercus robur</i>), and beech (<i>Fagus sylvatica</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The effects of mixing ash (Fraxinus excelsior L.) with cherry (Prunus avium L.), oak (Quercus petraea (Matt.) Lieb., and Quercus robur L.), and beech (Fagus sylvatica L.) were investigated using a balanced two-component competition experiment. In general, two patterns of growth were observed. Firstly, in the ashcherry experiment, two rapidly growing species altered their stem form and showed a plastic response to interspecific competition, and both species maintained a position in the upper canopy. Secondly, in the ashoak and ashbeech experiments, a two-tier canopy formed with ash in the upper canopy, and interspecific competition resulted in an early nursing effect on the ash. In both patterns of growth, competition affected stem diameter and the shape of the tree with few, and only short-lived, effects on height. The maximum relative yield totals were 1.78 for ashcherry, 1.77 for ashoak, and 1.44 for ashbeech, indicating that the mixtures studied may be more productive in their early phase of growth than equivalent areas of pure species.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».