Sapling size influences shade tolerance ranking among southern boreal tree species
Notice bibliographique
Résumé
1 Traditional rankings of shade tolerance of trees make little reference to individual size. However, greater respiratory loads with increasing sapling size imply that larger individuals will be less able to tolerate shade than smaller individuals of the same species and that there may be shifts among species in shade tolerance with size. 2 We tested this hypothesis using maximum likelihood estimation to develop individual-tree-based models of the probability of mortality as a function of recent growth rate for seven species: trembling aspen, paper birch, yellow birch, mountain maple, white spruce, balsam fir and eastern white cedar. 3 Shade tolerance of small individuals, as quantified by risk of mortality at low growth, was mostly consistent with traditional shade tolerance rankings such that cedar > balsam fir > white spruce > yellow birch > mountain maple = paper birch > aspen. 4 Differences in growth-dependent mortality were greatest between species in the smallest size classes. With increasing size, a reduced tolerance to shade was observed for all species except trembling aspen and thus species tended to converge in shade tolerance with size. At a given level of radial growth larger trees, apart from aspen, had a higher probability of mortality than smaller trees. 5 Successional processes associated with shade tolerance may thus be most important in the seedling stage and decrease with ontogeny.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».