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Enregistrement W2163265970 · doi:10.1890/07-0587.1

COMPETITION, RESOURCES, AND VEGETATION DURING 10 YEARS IN NATIVE GRASSLAND

2007· article· en· W2163265970 sur OpenAlexaff
Scott D. Wilson

Notice bibliographique

RevueEcology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrasslandCompetition (biology)EcologyBouteloua gracilisSpecies richnessStanding cropBiologyInterspecific competitionGrowing seasonVegetation (pathology)AgronomyBiomass (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 10-year experiment tested for variation in competition intensity over time in a natural grassland at the northern edge of the Great Plains. Growing-season precipitation varied fivefold during the study. All ecosystem-level variables varied significantly among years, and most covaried in expected ways. The covers of all common grasses possessing the C3 photosynthetic pathway varied significantly among years; in contrast, all common species with traits associated with drought tolerance (a C4 grass, a lichen, a spikemoss, and a subshrub) did not vary. Annual transplant experiments measured the competitive effects of neighbors on the growth of individuals of the native grass Bouteloua gracilis. A significant interaction between year and competition showed that competition intensity varied among years. The size of this effect, however, was small (eta2 = 0.074) relative to the size of the direct effect of competition (eta2 = 0.20) or the year in which the experiment was conducted (eta2 = 0.51). Further, competition intensity was not significantly related to any variable describing standing crop or resources, or species richness. Species richness was highest in years with high precipitation, standing crop, and individual growth, due to the recruitment of rare species that were absent from dry years. In summary, variation in competition intensity was statistically significant but had small effects relative to the direct effects of climate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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