Size-symmetric versus size-asymmetric competition and growth partitioning among trees in forest stands along an ecological gradient in central Europe
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current individual tree growth models rarely consider the mode of tree competition, which can be size-asymmetric when growth is limited by light or size-symmetric when belowground resources are scarce. Even with the same competition index, growth reactions may vary considerably due to a prevailing resource limitation, as the dominant trees in a stand benefit disproportionately more on light-limited sites. To scrutinize and model the relationship between mode of competition and site conditions, 34 long-term experiments with 120 plots dating back to 1871 were used. The data cover the dominating tree species in central Europe along a broad range of ecological conditions. For Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.), Scots pine ( Pinus sylvestris L.), and sessile oak ( Quercus petrea (Matt.) Liebl.), stronger light competition can be shown on fertile sites compared with sites with poorer conditions. Based on these findings, we constructed an enhanced version of a classic potential modifier growth model. Simulations for archetypical stands yield a transition from size-asymmetric to size-symmetric competition along the gradient from fertile to poor sites that is not covered by traditional models. It was concluded that by integrating the interaction between competition and site quality, individual tree models become more site sensitive, a prerequisite for their application under fluctuating environmental conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle