Balsam fir and white spruce seedling recruitment in response to understory release, seedbed type, and litter exclusion in trembling aspen stands
Notice bibliographique
Résumé
Experimental seeding of balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) was implemented in three mature trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) stands in southeastern Manitoba to test (i) the effect of vegetation (light) competition and seedbed type (undisturbed forest floor, exposed mineral soil, and rotten logs) on seedling recruitment over the first 2 years and (ii) the effect of broadleaf litter exclusion on seedling mortality during the first winter. The study indicated that, with adequate seed supply, seedbed type was the most important factor limiting seedling recruitment, especially the recruitment of white spruce, in trembling aspen stands. Seedling recruitment on the best and the worst seedbeds differed by 1.8 times for balsam fir but by 19 times for white spruce. Significant differences in soil moisture and temperature were found between seedbed types. Broadleaf litter exclusion also facilitated the recruitment of balsam fir and white spruce, but only on undisturbed forest floor. Vegetation (light) competition, however, did not limit seedling recruitment. On the contrary, the presence of understory vegetation benefited seedling recruitment on rotten logs. Compared with white spruce, balsam fir is better adapted to regenerate in trembling aspen stands. Balsam fir was about 4, 12, and 36 times better than white spruce when regenerating on exposed mineral soil, rotten log, and undisturbed forest floor, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».