Competitive success of natural oak regeneration in clearcuts during the stem exclusion stage
Notice bibliographique
Résumé
We sampled dominant and codominant regeneration on 70 clearcuts, 21–35 years old, on the Hoosier National Forest in southern Indiana, USA, to evaluate influence of site variables on the competitive success of natural oak ( Quercus L.) over time. Collected data was compared with data collected on these same sites 20 years prior. Regression tree analysis indicated aspect, natural region, and oak abundance in preharvest stands had the greatest influence on competitive success (relative density, RD) of oak species in the latter sampling, which was then examined across sites as defined by these three variables. Oak RD increased across all mid- and some lower-slope positions, sites on which oaks are expected to be replaced by faster growing species. Drought events between sampling periods apparently contributed to a decline in RD and vigor of yellow-poplar ( Liriodendron tulipifera L.), a major competitor for growing space. Stump sprouts contributed 45% of dominant oak stems. Mean oak diameters were not significantly lower than those of other species groups, with the exception of yellow-poplar in younger stands and at mid-slope positions. Oak species drought tolerance, relative to more mesic species found on these sites, and the large proportion of oak stump sprouts likely contributed to oak competitive success.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».