Inequality of Size and Size Increment in Pinus banksiana in Relation to Stand Dynamics and Annual Growth Rate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Changes in size inequality in tree populations are often attributed to changes in the mode of competition over time. The mode of competition may also fluctuate annually in response to variation in growing conditions. Factors causing growth rate to vary can also influence competition processes, and thus influence how size hierarchies develop. METHODS: Detailed data obtained by tree-ring reconstruction were used to study annual changes in size and size increment inequality in several even-aged, fire-origin jack pine (Pinus banksiana) stands in the boreal shield and boreal plains ecozones in Saskatchewan and Manitoba, Canada, by using the Gini and Lorenz asymmetry coefficients. KEY RESULTS: The inequality of size was related to variables reflecting long-term stand dynamics (e.g. stand density, mean tree size and average competition, as quantified using a distance-weighted absolute size index). The inequality of size increment was greater and more variable than the inequality of size. Inequality of size increment was significantly related to annual growth rate at the stand level, and was higher when growth rate was low. Inequality of size increment was usually due primarily to large numbers of trees with low growth rates, except during years with low growth rate when it was often due to small numbers of trees with high growth rates. The amount of competition to which individual trees were subject was not strongly related to the inequality of size increment. CONCLUSIONS: Differences in growth rate among trees during years of poor growth may form the basis for development of size hierarchies on which asymmetric competition can act. A complete understanding of the dynamics of these forests requires further evaluation of the way in which factors that influence variation in annual growth rate also affect the mode of competition and the development of size hierarchies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».