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Enregistrement W2042204811 · doi:10.1139/x06-233

The role of stand density on growth efficiency, leaf area index, and resin flow in southwestern ponderosa pine forests

2007· article· en· W2042204811 sur OpenAlexvenueno aff
Nate G. McDowell, Henry D. Adams, John D. Bailey, Thomas E. Kolb

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal areaUnderstoryLeaf area indexPinus <genus>ForestryEnvironmental scienceVolume (thermodynamics)Animal scienceHorticultureBotanyMathematicsBiologyCanopyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the response of growth efficiency (GE), leaf area index (LAI), and resin flow (RF) to stand density manipulations in ponderosa pine ( Pinus ponderosa Dougl. ex Laws.) forests of northern Arizona, USA. The study used a 40 year stand density experiment including seven replicated basal area (BA) treatments ranging from 7 to 45 m 2 ·ha –1 . Results were extended to the larger region using published and unpublished datasets on ponderosa pine RF. GE was quantified using basal area increment (BAI), stemwood production (NPP s ), or volume increment (VI) per leaf area (A l ) or sapwood area (A s ). GE per A l was positively correlated with BA, regardless of numerator (BAI/A l , NPP s /A l , and VI/A l ; r 2 = 0.84, 0.95, and 0.96, respectively). GE per A s exhibited variable responses to BA. Understory LAI increased with decreasing BA; however, total (understory plus overstory) LAI was not correlated with BA, GE, or RF. Opposite of the original research on this subject, resin flow was negatively related to GE per A l because A l /A s ratios decline with increasing BA. BAI, and to a lesser degree BA, predicted RF better than growth efficiency, suggesting that the simplest measurement with the fewest assumptions (BAI) is also the best approach for predicting RF.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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