Aspen competition affects light and white spruce growth across several boreal sites in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of competition indices for predicting light transmittance and white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) growth were examined across trembling aspen ( Populus tremuloides Michx.) density gradients using sites from a long-term study of mixedwood growth and development in Alberta and Saskatchewan. Competition indices based on density (number of trees, basal area, and spacing factor), distance-dependent and -independent size ratio (Hegyi’s and Lorimer’s), and crown characteristics (crown volume, surface area, and cross-sectional area) were tested. Transmittance was effectively predicted by crown competition indices followed closely by aspen basal area and size ratio indices. Models of spruce growth indicated better results for stem volume compared with diameter or height. Competition alone accounted for less than 60% of stem growth variation, with basal area and transmittance providing some of the best models. The predictive ability of spruce growth was increased up to 93% by adding initial size as a second explanatory variable. In this respect, initial diameter was superior to initial height, crown volume, and surface area. Relationships between competition, transmittance, and spruce growth were found to differ significantly between geographical locations. These results suggest the need for local development of models relating tree growth to competition.
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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 | 0,002 | 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 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 ».