Effect of intraspecific competition on biomass partitioning of <i>Larix principis-rupprechtii</i>
Notice bibliographique
Résumé
It is acknowledged that trees biomass allocation in response to environmental conditions. However, it remains poorly understood what strategies of plant biomass allocation with inter- and intraspecific interactions of tree species in forest stands. Such information is important for revealing strategies of plant biomass allocation with plant competition. To address this problem, a study was conducted in Larix principis-rupprechtii plantations to evaluate the impact of plant competition on plant biomass allocation in Shanxi Province, China. We measured a competition index (CI), stem, branch, foliage, and root biomass as well as element content (Carbon (C), Nitrogen (N), Phosphorus (P), Potassium (K)). Stem-foliage ratio (S/F), aboveground–belowground biomass ratio (T/R), average annual increment of biomass (AAB), height (AAH), and DBH (AAD) were calculated. The study found that the competition intensity of neighboring trees was closely related to the partitioning of biomass. Our results demonstrated that competition pressure of neighboring trees was a crucial factor to drive and regulate the distribution of biomass. Predicting biomass allocation–competition relationships could represent a supportive method for improving management of Larix principis-rupprechtii plantations in Mountain Taiyue areas.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».