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Enregistrement W2055622459 · doi:10.1139/x01-003

Gaps in a gappy forest: plant resources, longleaf pine regeneration, and understory response to tree removal in longleaf pine savannas

2001· article· en· W2055622459 sur OpenAlexvenueno aff
John P. McGuire, Robert J. Mitchell, E. Barry Moser, Stephen D. Pecot, Dean H. Gjerstad, Craig W. Hedman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJoseph W. Jones Ecological Research CenterRobert W. Woodruff FoundationAuburn UniversityWoodruff Foundation
Mots-clésUnderstorySeedlingCanopyShade toleranceBiologyVegetation (pathology)MicrositeAgronomyForestryBiomass (ecology)Environmental scienceBotanyAgroforestryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource availability and planted longleaf pine (Pinus palustris Mill.) seedling and understory vegetation response within and among three sizes of experimentally created canopy gaps (0.11, 0.41, 1.63 ha) in a mature longleaf pine savanna were investigated for 2 years. Longleaf pine seedlings and understory vegetation showed increased growth in gaps created by tree removal. Longleaf pine seedling growth within gaps was maximized approximately 18 m from the uncut savanna. Increased longleaf pine seedling survival under the uncut savanna canopy observed after the first year suggests that the overstory may facilitate establishment of longleaf pine seedlings rather than reduce survival through competition. Despite the relative openness of the uncut longleaf pine forest, light quantity was increased by tree removal. Light was also the resource most strongly correlated with seedling and understory vegetation growth. Although net N mineralization was correlated to seedling response, the amount of variation explained was low relative to light. Belowground (root) gaps were not strong, in part because of non-pine understory roots increasing in biomass following tree removal. These results suggest that regeneration of longleaf pine may be maximized within gap sizes as small as approximately 0.10 ha, due largely to increases in light availability.

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)0,001
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations212
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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