Growth and development of ponderosa pine on sites of contrasting productivities: relative importance of stand density and shrub competition effects
Notice bibliographique
Résumé
Effects of stand density and shrub competition on growth and development were compared across a gradient of study sites. Challenge, the most productive site, is located in the foothills of the Sierra Nevada, northern California. Pringle Falls is of intermediate productivity in the rain shadow of the central Oregon Cascades. Trough Springs Ridge is the poorest site with minimally developed soils in California's North Coast Range. Treatments included a minimum of four stand densities, from 150 to 2700 trees·ha –1 , in combination with at least no or full shrub removal. Challenge produced almost twice as much tree volume as Pringle Falls, and about three times the volume of Trough Springs Ridge. Regardless of site quality, growth was significantly greater in full shrub removal plots for stand densities <2000 trees·ha –1 . After 26–36 years, stand volumes were 25–67 m 3 ·ha –1 (11%–38%) greater at Challenge, 30–33 m 3 ·ha –1 (25%–52%) greater at Pringle Falls, and 27–41 m 3 ·ha –1 (115%–326%) greater at Trough Springs Ridge when shrubs were removed. Periodic volume growth declined substantially during the last 10 years at Challenge and Pringle Falls, regardless of treatment, because of confounding effects of mortality, drought, inter-tree competition, and insect defoliation. Further, the importance of shrub control on growth increment was not evident during the last 10 years at both sites, as tree–shrub competition likely switched to tree–tree competition. On the low quality site, shrub control is critical for stand development.
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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 ».