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Enregistrement W2106079906 · doi:10.1139/x03-096

Intertree competition in uneven-aged ponderosa pine stands

2003· article· en· W2106079906 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher W. Woodall, Carl E. Fiedler, Kelsey S. Milner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal areaDiameter at breast heightCompetition (biology)Crown (dentistry)Pinus <genus>ForestryTree (set theory)MathematicsThinningBiologyBotanyHorticultureEcologyGeographyCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intertree competition indices and effects were examined in 14 uneven-aged ponderosa pine (Pinus ponderosa var. scopulorum Engelm.) stands in eastern Montana. Location, height, diameter at breast height (DBH), basal area increment, crown ratio, and sapwood area were determined for each tree (DBH >3.8 cm) on one stem-mapped plot (0.2-0.4 ha) in each sample stand. Based on tree locations, various competition indices were derived for each sample tree and correlated with its growth efficiency by diameter class. In addition, trends in individual tree attributes by diameter class and level of surrounding competition were determined. For trees with a DBH <10 cm, growth efficiency was most strongly correlated with the sum of surrounding tree heights within 10.6 m. The index most highly correlated for larger trees was the sum of surrounding basal area within 6.1 m. Regardless of tree size, individual tree growth efficiency, basal area increment, and crown ratio all decreased under increasing levels of competition, with the effect more pronounced in smaller trees. These results suggest that individual trees in uneven-aged stands experience competition from differing sources at varying scales based on their size, with response to competition diminishing as tree size increases.

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)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations32
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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