Conifer demography in forest–grassland mosaics: a landscape-scale study over a 24-year period
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding regarding the demography of adult conifers in forest–grassland mosaics is still limited. I studied the landscape-scale demography and spatial distribution of the conifer Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze in a subtropical forest–grassland mosaic over a 24-year period. Araucaria angustifolia is a long-lived pioneer that is expected to thrive in grasslands and forest edges better than in forest patches. I used the position of trees in aerial photographs taken in 1984 to analyze spatial patterns and a 2008 satellite image to estimate individual survivorship. Spatial distribution of trees in the grassland was aggregated and was not related to the distribution of trees in forest patches. Survivorship was higher in forest patches than in grasslands, where it showed density dependence. In forest patches, survivorship was positively related to both patch area and distance from forest edge. Crown breakage was more common in the grassland than in forest patches. In forest patches, it was positively related to crown size, number of conspecific neighbours, and patch area. Adult Araucaria angustifolia seem to benefit from angiosperm-dominated neighbourhoods relative to isolation in grasslands. Density-dependent effects, known to be widespread among seeds and seedlings, were shown to be important to adult trees as well.
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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) | 0,001 | 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 ».