Effects of overtopping on growth of white spruce in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Early establishment of competing vegetation often presents an obstacle to the success of planted white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) seedlings. We followed growth and development of white spruce and associated vegetation for up to 17 years in Alaska’s boreal forests to quantify roles of overtopping plant cover in suppressing conifers. The three study areas represented a range of site conditions of varying productivity and species of competing cover, different site preparation and release treatments, and different bare-root and container white spruce stock types. Herbaceous overtopping peaked early after planting and decreased as white spruce were able to outgrow competitors. Overtopping by shrubs and hardwoods, especially aspen (Populus tremuloides Michx.) and resin birch (Betula neoalaskana Sarg.) peaked somewhat later than herbaceous overtopping and decreased over time for most sites and treatments. In a model that combined all sites, vegetation management treatments, and years, overtopping and previous year’s volume explained approximately 85% of the variation in volume growth. Increasing the size of planting stock helped reduce overtopping, hence suppression, even in treatments dominated by hardwood species. Results suggested that control of overtopping was essential for maximum growth and long-term or increasing levels of overtopping severely suppressed white spruce seedling growth.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».