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Enregistrement W2471249197 · doi:10.1111/jvs.12433

Assessing the factors influencing natural regeneration patterns in the diverse, multi‐cohort, and managed forests of Maine,<scp>USA</scp>

2016· article· en· W2471249197 sur OpenAlex
Arun K. Bose, Aaron R. Weiskittel, Robert G. Wagner, Christian Kuehne

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésBasal areaAbiotic componentSpecies richnessEcologyEnvironmental scienceDominance (genetics)ForestryAgroforestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions What are the primary biotic and abiotic factors driving composition and abundance of naturally regenerated tree seedlings across forest landscapes of Maine? Do seedling species richness ( SR ) and density ( SD ) decrease with improved growing conditions (climate and soil), but increase with increased diversity of overstorey composition and structure? Does partial harvesting disproportionately favour relative dominance of shade‐intolerant hardwoods ( PIHD ) over shade‐tolerant softwoods ( PTSD )? Location Forest landscapes across the diverse eco‐regions and forest types of Maine, USA . Methods This study used USDA Forest Service Forest Inventory Analysis permanent plots ( n = 10 842), measured every 5 yr since 1999. The best models for each response variable ( SR , SD , PIHD and PTSD ) were developed based on AIC and biological interpretability, while considering 35 potential explanatory variables incorporating climate, soil, site productivity, overstorey structure and composition, and past harvesting. Results Mean annual temperature was the most important abiotic factor, whereas overstorey tree size diversity was the most important biotic factor for SR and SD . Both mean annual temperature and overstorey tree size diversity had a curvilinear relationship with SR and SD . Average overstorey shade tolerance and percentage tolerant softwood basal area in the overstorey were the top predictor variables of PIHD and PTSD , respectively. Partial harvesting favoured PIHD but not PTSD . Conclusions This is one of the first studies to comprehensively evaluate a number of factors influencing naturally established tree seedlings at a broad landscape scale in the Northern Forest region of the eastern USA and Canada. Despite limitations associated with relatively small plot size, large seedling size class and lack of direct measurements of light, water and nutrients, this study documents the influence of these factors amid high variability associated with patterns of natural regeneration. The curvilinear relationship between mean annual temperature with SR and SD supports the argument that species richness and abundance usually have unimodal relationships with productivity indicators, whereas the curvilinear relationship between overstorey tree size diversity and SR and SD suggest that moderate overstorey diversity incorporates multiple species as well as higher seedling individuals.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · 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