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Enregistrement W2539704803 · doi:10.1080/11956860.2002.11682726

The influence of overstory trees and abiotic factors on the sapling community in an old-growth<i>Fagus-Acer</i>forest

2002· article· en· W2539704803 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ken Arii, Martin J. Lechowicz

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésForestryBiologyAbiotic componentCanopyEcologyDominance (genetics)GeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the influence of overstory trees and abiotic environmental factors on the patterns of spatial variation and species composition in the sapling community of an old-growth Fagus-Acer forest in southwestern Québec, Canada. Our main focus was to identify differences in the sapling distribution patterns of Fagus grandifolia and Acer saccharum, the two codominant species in the overstory, as well as the factors that determine the differences. Using canonical correspondence analysis (CCA), we show that soil moisture has the strongest influence on the spatial variation and species composition of the sapling community. Acer saccharum occurred on a wide range of soil moisture conditions, while Fagus grandifolia saplings were absent in dry habitats. Another factor that differentiates the distribution patterns of Fagus grandifolia and Acer saccharum saplings is the relative dominance of Fagus grandifolia trees in the overstory, which correlates negatively with pH and Ca availability in the forest floor. Acer saccharum saplings were not found on sites where Fagus grandifolia trees dominate the overstory, while Fagus grandifolia saplings are mostly limited to sites where Fagus grandifolia trees have high representation in the overstory. These findings are discussed in light of previous hypotheses on canopy tree replacement patterns in Fagus-Acer forests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2002
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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