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Enregistrement W2157848770 · doi:10.1139/x05-308

Tree seedling growth and survival over 6 years across different microsites in a temperate rain forest

2006· article· en· W2157848770 sur OpenAlexvenueno aff
Peter J. Bellingham, Sarah J. Richardson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingPodocarpusBiologyCloud forestTemperate rainforestBotanyCanopyTemperate forestFernTemperate climateEcologyEcosystemMontane ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated whether canopy tree seedlings have different growth and mortality rates on different microsites in montane rain forests of the western South Island, New Zealand. Seedling relative height growth rates of three species, Podocarpus hallii, Quintinia acutifolia, and Weinmannia racemosa, were very low (mean = 0.037 cm·cm –1 ·year –1 ). Seedling growth rates were higher on logs than on the ground at high light levels, but the probability of seedling death on logs was also greater at high light levels. Seedling foliar N and P concentrations were generally not different between logs and the ground. Growth rates and foliar N concentrations of Quintinia and Weinmannia were greater for seedlings on tree fern trunks than for seedlings on the ground. Mortality rates did not differ between seedlings on tree fern trunks and seedlings on the ground. Seedling densities of Quintinia and Weinmannia were greater on logs and tree ferns than on the ground. Podocarpus densities were not different between logs and the ground, and this species did not occur on tree ferns. Quintinia and Weinmannia benefit from establishment on elevated microsites but this is not clearly the case for Podocarpus. Tree regeneration niches for such slow-growing species can only be determined through long-term studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations64
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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