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Enregistrement W2809776134 · doi:10.1111/jvs.12664

The symmetry of competitive interactions in mixed Norway spruce, silver fir and European beech forests

2018· article· en· W2809776134 sur OpenAlexaff
Marco Mina, Miren del Rı́o, Markus Huber, Esther Thürig, Brigitte Rohner

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechBasal areaCompetition (biology)Interspecific competitionEcologyTemperate rainforestTemperate climateBiologyTemperate forestRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions We aim for a better understanding of the different modes of intra‐ and inter‐specific competition in two‐ and three‐species mixed‐forests. How can the effect of different modes of competitive interactions be detected and integrated into individual tree growth models? Are species interactions in spruce–fir–beech forests more associated with size‐symmetric or size‐asymmetric competition? Do competitive interactions between two of these species change from two‐ to three‐species mixtures? Location Temperate mixed‐species forests in Central Europe (Switzerland). Methods We used data from the Swiss National Forest Inventory to fit basal area increment models at the individual tree level, including the effect of ecological site conditions and indices of size‐symmetric and size‐asymmetric competition. Interaction terms between species‐specific competition indices were used to disentangle significant differences in species interactions from two‐ to three‐species mixtures. Results The growth of spruce and fir was positively affected by increasing proportions of the other species in spruce–fir mixtures, but negative effects were detected with increasing presence of beech. We found that competitive interactions for spruce and fir were more related to size‐symmetric competition, indicating that species interactions might be more associated with competition for below‐ground resources. Under constant amounts of stand basal area, the growth of beech clearly benefited from the increasing admixture of spruce and fir. For this species, patterns of size‐symmetric and size‐asymmetric competitive interactions were similar, indicating that beech is a strong self‐competitor for both above‐ground and below‐ground resources. Only for silver fir and beech, we found significant changes in species interactions from two‐ to three‐species mixtures, but these were not as prominent as the effects due to differences between intra‐ and inter‐specific competition. Conclusions Species interactions in spruce–fir–beech, or other mixed forests, can be characterized depending on the mode of competition, allowing interpretations of whether they occur mainly above or below ground level. Our outcomes illustrate that species‐specific competition indices can be integrated in individual tree growth functions to express the different modes of competition between species, and highlight the importance of considering the symmetry of competition alongside competitive interactions in models aimed at depicting growth in mixed‐species 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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