Seed rain, safe sites, competing vegetation, and soil resources spatially structure white pine regeneration and recruitment
Notice bibliographique
Résumé
We tested the effects of seed rain, safe sites, soil depth, overstory, and shrub layer on the establishment and recruitment of white pine (Pinus strobus L.) in aspen mixedwoods of the western Great Lakes region, U.S.A. Germin ant and seedling densities were positively related to seed rain and safe site characteristics that indicate moist conditions: high overstory basal area, decaying wood, and moss cover. Germinant and seedling densities were highest under dense overstory (>16 m2/ha) and were unrelated to shrub cover. Sapling recruitment was greatest under low overstory density (<16 m2/ha) and low shrub cover (<55%). On shallow soil (~14 cm), germinants and seedlings commonly occurred on soil depths <5 cm, but large saplings almost always occurred on soil depths >5 cm. On deeper soil (~21 cm), overstory white pines occupied the shallowest soils (~18 cm) of all major overstory species, indicating that competition may cause white pine recruitment into the canopy to be lower on deeper soils. White pine populations in the study were initially spatially structured by seed rain and safe sites but sapling growth and recruitment was structured by overstory density, shrub cover, and soil depth.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».