Different mixtures of Norway spruce, silver fir, and European beech modify competitive interactions in central European mature mixed forests
Notice bibliographique
Résumé
The influence of forest ecology and strategic planning has increased in importance to support the management of mixed-species forests to enhance biodiversity. However, little is known about competitive and facilitative interactions between trees and species in mixed fir–beech–spruce forests, mostly because of a lack of long-term experimental research. In the 1960s, long-term sample plots were established in the Western Carpathians to develop region-specific yield models. Trees in the plots were measured at 5- to 16-year intervals from 1967(69). In 2010, the positions of standing trees in all plots were identified spatially. Stump positions were also identified to record the coordinates of trees that had been removed or had died. The objectives of this study were to evaluate the applicability of widely used competition indices for mature fir–beech–spruce mixed forests and to test whether the tree competition zone changes among species and forest stands of different stocking densities. Results showed that the best competition index was based on the comparison of the basal area of competitors and the subject tree in the radius, which was defined as a function of stand density and species. In addition, beech was found to be a strong self-competitor, which was not the case for silver fir (Abies alba Mill.). Results suggest that simpler competition indices are better suited for such diverse forests, as more complex indices do not describe the competition interactions sufficiently well.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».