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Enregistrement W2145912859 · doi:10.1139/x03-232

A neighborhood analysis of canopy tree competition: effects of shading versus crowding

2004· article· en· W2145912859 sur OpenAlexvenueno aff
Charles D. Canham, Philip T. LePage, K Dave Coates

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTsugaShadingCrowdingInterspecific competitionCompetition (biology)CanopyThujaWestern HemlockBiologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed extensions of traditional distance-dependent, spatial competition analyses that estimate the magnitude of the competitive effects of neighboring trees on target tree growth as a function of the species, size, and distance to neighboring trees. Our analyses also estimate inter- and intra-specific competition coefficients and explicitly partition the competitive effects of neighbors into the effects of shading versus crowding. We tested the method using data from forests of northern, interior British Columbia dominated by western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) and western redcedar (Thuja plicata Donn ex D. Don). For both species, the most parsimonious regression models included terms for the effects of tree size, crowding, and shading and separate competitive effects of four different groups of competing species. The models explained 33%–59% of the variation in radial growth of the two species. For both species, growth declined more steeply as a function of crowding than shading. There was striking asymmetry in the strength of interspecific competition between hemlock and redcedar, with crowding by hemlock having a strong per capita effect on redcedar, while crowding by redcedar had relatively little effect on the radial growth of hemlock.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations509
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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