Spatial patterns of tree regeneration and ground cover in dry Scots pine forest in Russian Karelia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The spatial patterns of Scots pine recruitment and ground layer vegetation are heterogeneous in dry pine forests. The goal of our 1994–2004 work in the dry pine forests of Russian Karelia was to find the reasons for this heterogeneity at the meso-and fine levels of scale. Twenty-seven sample plots (30 × 30 m) with different tree age structures, stand densities, and times since fire were examined. In each sample plot the tree layer, saplings, and ground layer were described in detail using a coordinate grid. Needle, bark, and branch debris was also measured. Detrended canonical correspondence analysis (DCCA) and analysis of variance (ANOVA) confirmed the conclusion of earlier studies that time since fire and stand structure determine the formation of recruitment and ground layers at the patch level. Ripley's K-function analysis showed that the spatial pattern of recruitment was clustered in both even-aged and uneven-aged forests. The bivariate analysis showed a repulsion effect between mature trees and recruitment in even-aged forests, and attraction between mature trees and saplings in uneven-aged forests. Analyses of tree layer, recruitment, and ground layer spatial patterns in the sample plots proved that the spatial pattern of regeneration and its intensity at the fine scale were related to the ground layer structure. At this scale, ground layer community structure was generally determined by local canopy projection and the amount of needle, branch, and bark debris.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».