Growth response of Norway spruce saplings in two forest gaps in the Swiss Alps to artificial browsing, infection with black snow mold, and competition by ground vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Black snow mold (Herpotrichia juniperi (Duby) Petr.) infection and browsing byungulates influence the growth of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) saplings in subalpine forests in the European Alps. To isolate the impacts of artificial browsing (clipping of shoots) and snow mold infection on growth, we conducted a 2 year field experiment with planted saplings in two forest gaps in the subalpine zone of the Swiss Alps. In the first year (2003) saplings responded slightly positively to clipping and negatively to snow mold infection; sapling growth behavior was site-specific (ANOVA, r2 = 0.35). In 2004, saplings responded negatively to clipping, snow mold infection, long-lasting snow cover, and shading by ground vegetation (ANOVA, r2 = 0.59). The difference in mean annual growth rates between noninfected and infected saplings was large; long-lasting snow was found to enhance snow mold coverage. Removing these variables from general linear models strongly reduced model performance (d2 = 0.32 for the full model, d2 = 0.23 for no clipping, d2 = 0.16 for no snow cover). Sapling growth was negatively related to shading by ground vegetation, especially in 2004. We conclude that these biotic factors have a strong impact on growth, both individually and in combination, and that their effect is enhanced by interaction with environmental factors such as snow duration.
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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) | 0,000 | 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 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 ».