Tree spacing and area of competitive influence do not scale with tree size in an African rain forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions: Is the area of influence of individual trees determined by tree size? Does competition, inferred from spatial pattern between neighbouring trees, affect adult tree spacing patterns in an tropical forest? At what size‐class or stage is competition between neighbours most likely to affect adult tree spacing patterns? Location: Kibale National Park, western Uganda. Methods: Relationships between focal tree size and nearest neighbour distance, size, density, and species in a 4‐ha permanent plot, using point pattern analyses. Results: We found non‐random patterns of distribution of nearest tree neighbours (stems > 10 cm DBH). Independent of identity, tree density was highest and neighbours were regularly spaced within 3–5m of an individual. Tree densities were lower and relatively constant at distances >5m and neighbours were typically randomly spaced. In general, conspecific patterns conformed to the latter trends. Thus, individual area of influence was small (within a radius of 3–5 m). Rarer species were more clumped than common species. Weak competitive thinning occurred among more densely packed small trees (<20 cm DBH), and rapidly disappeared with increasing tree size and distance from an individual. The clumping and density of individuals was not significantly affected by tree size. Conclusions: Negative effects of competition among trees are weak, occur within the crown radius of most individuals, and are independent of adult tree size and identity. The density of neighbouring trees (aggregation) did not decline with increasing focal tree size at either the conspecific or the community level and tree diameter (tree size) was not a good estimator of the implied competitive influence of a tree. Mechanisms operating at the recruitment stage may be important determinants of adult tree community diversity and spacing patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».