Competitive interactions across a soil fertility gradient in a multispecies forest
Notice bibliographique
Résumé
Summary Whether plant competition grows stronger or weaker across a soil fertility gradient is an area of great debate in plant ecology. We examined the effects of competition and soil fertility and their interaction on growth rates of the four dominant tree species in the sub‐boreal spruce forest of B ritish C olumbia. We tested separate soil nutrient and moisture indices and found much stronger support for models that included the nutrient index as a measure of soil fertility. Competition, soil fertility and their interaction affected radial growth rates for all species. Each species supported a different alternate hypothesis for how competitive interactions changed with soil fertility and whether competition intensity was stronger or weaker overall as soil fertility increased depended on the context, specifically, species, neighbourhood composition and type of competition (shading vs. crowding). The four species varied slightly in their growth response to soil fertility. Individual species had some large variations in the shapes of their negative relationships between shading, crowding and tree growth, with one species experiencing no net negative effects of crowding at low soil fertility. Goodness‐of‐fit was not substantially increased by models including competition–soil fertility interactions for any species. Tree size, soil fertility, shading and crowding predicted most of the variation in tree growth rates in the sub‐boreal spruce forest. Synthesis . The intensity of competition among trees across a fertility gradient was species‐ and context‐specific and more complicated than that predicted by any one of the dominant existing theories in plant ecology.
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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 ».