<i>Picea rubens</i>growth at high versus low elevations in the Great Smoky Mountains National Park: evaluation by systems modeling
Notice bibliographique
Résumé
For half a century, red spruce ( Picea rubens Sarg.), a commercially and ecologically important boreal tree species, has experienced growth decline and high mortality in eastern North America. A tree growth systems model, ARIM (annual radial increment model), was developed to evaluate responsible factors for red spruce growth in the Great Smoky Mountains National Park. The dominant cause at higher elevations (1800–2000 m) was found to be air pollution involving high-frequency acidic rain and cloud immersion. The identified causes at lower elevations (1450–1700 m) were insufficient solar absorption due to photoinhibition, drought stress resulting from reduced precipitation and high evapotranspiration due to warmer temperatures, and minor effects of air pollution. The ARIM exemplifies a complex systems concept and methodology for evaluating multivariable factors in tree growth systems. ARIM provides a general model structure that incorporates complex direct and indirect interactions for tree system studies and quantitatively integrates knowledge and data from different disciplines by developing a new set of indices, the relative basis index values. The ARIM results implicate comprehensive habitat-dependent directions for long-term conservation policies and management of red spruce with environmental changes, climate change, and air pollution in the Great Smoky Mountains National Park.
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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 | 0,006 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».