The effects of grazing on the spatial pattern of elm ( <i>Ulmus pumila</i> L.) in the sparse woodland steppe of Horqin Sandy Land in northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The aim of this study was to explore the effects of grazing on the formation of the spatial pattern of elm growth in a sparse woodland steppe. We used a point pattern method to analyze the elm trees within different diameter at breast height (DBH) classes in both grazed and fenced plots, which were established in Horqin Sandy Land of northeastern China. The results showed that, in the grazed plot, the distances where transformation between random and clustered patterns occurred in class 1 (10 cm ≤ DBH ≤ 15 cm) and class 2 (15 cm < DBH ≤ 20 cm) were 2.27 and 2.37 m, respectively. Meanwhile, in the fenced plot, the distances between random and aggregated patterns that occurred in classes 1, 2 and 3 (DBH > 20 cm) were 3.13, 3.13 and 7.85 m, respectively. In the fenced plot, at distances larger than 67.72 m there was a negative association between classes 1 and 2, which was also the case between classes 2 and 3 and between classes 1 and 3 for distances greater than 104.09 and 128.54 m, respectively. Meanwhile, negative associations occurred only at distances larger than 29.38 m in the grazed plot. These findings suggest that grazing reduced the competition intensity between elm trees; and therefore, grazing management could be an effective strategy used to regulate the elm population in the degraded sandy land of northern China.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».