Spatial patterns of forest floor properties and litterfall amounts associated with bigleaf maple in conifer forest of southwestern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed at detecting the spatial characteristics of forest floor properties and litterfall amounts related to bigleaf maple (Acer macrophyllum Pursh) within conifer forest. Two 36-m × 36-m plots, centered on individual dominant bigleaf maple stems, were sampled at 129 systematic locations and tested for forest floor pH, cation exchange capacity, exchangeable cations, and mineralizable N. Tree stem location, forest floor horizon depths and litterfall amounts were measured. The kriging approach was used to visualize overall spatial patterns, Moran's I was used to give a global measure of spatial autocorrelation over the sampled region, and local indicators of spatial association (LISA) was used to detect and locate significant spatial clustering of similar values at the local scale. Most soil chemical properties had higher values in locations adjacent to the bigleaf maple stem, up to distances of 2.5 m from the stem on both study plots, and all exchangeable cations were positively spatially autocorrelated (P < 0.05) up to distances of 4 m. The majority of bigleaf maple litter (84% on plot 1, 92% on plot 2) was found to be deposited directly beneath the canopy extent. This study provides an understanding of the underlying spatial patterns of bigleaf maple influence on soil properties at plot scale. Key words: Bigleaf maple, spatial analysis, broadleaf species, plant-soil interactions local indicators of spatial association, forest floor
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».