Site conditions and definition of compositional proportion modify mixture effects in <i>Picea abies</i> – <i>Abies alba</i> stands
Notice bibliographique
Résumé
For most forest types in the European Alps, little is known about mixture effects on stand productivity. The comparability of studies on mixture effects often suffers from the open methodological question of whether the results depend on the definition of compositional proportion. In this study, data from the Swiss National Forest Inventory were used to investigate how the growth of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and silver fir (Abies alba Mill.) is modified by the admixture of the other species and if the mixture effect depends on site, climate, age, or stand density. Stocking proportion (proportion by area) as well as the proportion of relative density index, stem number, basal area, stem volume, and aboveground biomass were used to define compositional proportion, and the results were compared. At low-quality sites, Norway spruce grew faster in basal area as its relative share of composition increased, but this pattern diminished as the site quality increased. At cooler sites, silver fir grew faster as its share of composition decreased, but the pattern reversed at warmer sites. Overyielding was predicted only for 16% of the 679 sites used for this study. Beneficial effects of species mixture were overestimated when species-specific stocking potentials were not considered in the definition of compositional proportion.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».