HOW WELL DOES BORDERING FOREST COMPOSITION PREDICT TREE ESTABLISHMENT IN UTILITY CORRIDORS?
Notice bibliographique
Résumé
The relation between bordering tree forest composition, seed rain and tree seedling establishment was estimated in a powerline corridor of southern Quebec (Canada). Red maple was the most important tree species in the bordering forests, accounting for nearly half of the 18 tree species found, in terms of basal area. Seeds from 10 tree species were found in the seed traps, the large majority of which being from gray birch, followed by red maple, paper birch, and white ash. A good proportion of seeds from gray birch and eastern hemlock were dispersed in winter. Seedlings from 14 tree species were sampled in the right-of-way, the large majority being from red maple and gray birch. The relation between nearby bordering tree, seed and seedling abundances varied among tree species. Seed abundance collected within a single year appeared to be poorly related to tree representation and seedling abundance, suggesting high interannual variation in seed production. Distance to seed source was weakly related to seedling establishment for some species such as gray birch. However, for many species, tree composition in the neighboring forest was a good predictor of nearby seedling establishment, implying that dispersal limitation may be an important factor in determining tree composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».