MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103134641 · doi:10.1890/08-0353.1

Neighborhood effects and size‐asymmetric competition in a tree plantation varying in diversity

2009· article· en· W2103134641 sur OpenAlexafffund
Catherine Potvin, Pierre Dutilleul

Notice bibliographique

RevueEcology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian Tropical Research Institute
Mots-clésMonocultureBiodiversityBasal areaCompetition (biology)Interspecific competitionBiomass (ecology)ProductivityEcologyBiologyEcosystemTree (set theory)Storage effectMathematicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A plantation of native trees was established in Panama in 2001 to study the relationship between biodiversity and ecosystem functioning. Five years later, mixed-species plots had experienced enhanced tree growth compared with monocultures. Searching for underlying mechanisms, we developed a neighborhood model isolating size and identity effects. We found that the size of neighbors is, by far, the largest source of variation in individual-tree diameter and height. Size-asymmetric competition appears as a structuring factor in the plantation. The relative growth rate of small trees was significantly lower than that of large trees, and their height and basal diameter were most variable. The 50 smallest trees of the plantation suffered a disproportionate amount of death, and the proportion of small trees was highest in monoculture. Increased biomass allocation to branches for trees growing in three-species plots suggests that competition for light might be taking place. Clearly, local neighborhood plays a central role in determining productivity, suggesting that scale needs to be incorporated in the theoretical development and analysis of biodiversity and ecosystem functioning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations150
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcologyMême sujetConservation, Biodiversity, and Resource ManagementTravaux en français237 207