Adjacency to a harvest trail increases drought resistance of interior Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i> var. <i>glauca</i>) in partially harvested stands in central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Drought tolerance of trees may be affected by competition, but most studies quantifying the relationship do not consider the effect of stem clustering. Trees are often clustered in interior Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. glauca (Mayr) Franco) forests near the grassland interface in central British Columbia due to past harvesting practices or habitat management for mule deer (Odocoileus hemionus hemionus (Rafinesque, 1817)). Climate change projections indicate continued increases in temperature, an outcome that would stress trees growing in dry environments. Trees placed in different states of competition by mechanical harvesting in the 1970s were sampled to provide a 40-year comparison of three levels of competition during 1–2 year droughts. Tree-ring analysis was used to assess the reduction in growth during drought years and resumption of growth in subsequent years. A clear separation of growth rates was evident between open-growing trees, trees on the edge of harvesting trails, and trees within the unharvested interior. Edge trees had intermediate growth rates but no differences were found in the long-term climate–growth relationship compared with open-growing trees. Both Edge and Open classes showed less relative growth reduction during droughts than Interior trees growing between harvest trails. Precipitation throughfall rates and competition for resources are likely driving short-term drought tolerance in combination with other factors.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».