Wood Density-Climate Relationships Are Mediated by Dominance Class in Black Spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.)
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between climate and wood density components, i.e., minimum ring density, maximum ring density and mean ring density have been studied mainly in dominant trees. However, the applicability of the findings to trees of other dominance classes is unclear. The aim of this study was to address whether climate differentially influences wood density components among dominance classes. X-ray densitometry data was obtained from 72 black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) trees harvested in Northwestern Ontario, Canada. Dominant, co-dominant and intermediate trees were sampled and the data analysed using mixed-effect modelling techniques. For each density component, models were first fitted to the pooled data using ring width and cambial age as predictors, before monthly climatic variables were integrated into the models. Then, separate models were fitted to the data from each dominance class. In general, the addition of climatic factors led to a small but significant improvement in model performance. The predicted historical trends were well synchronized with the observed data. Our results indicate that trees from all dominance classes in a stand should be sampled in order to fully characterize wood density-climate relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».