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Enregistrement W2886968804 · doi:10.1139/cjfr-2018-0023

Interspecific competition limits the realized niche of <i>Fraxinus nigra</i> along a waterlogging gradient

2018· article· en· W2886968804 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher E. Looney, Anthony W. D’Amato, Shawn Fraver, Brian J. Palik, Lee E. Frelich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterspecific competitionCompetition (biology)Hydric soilWaterlogging (archaeology)Environmental gradientEcologyBiologyBasal areaFraxinusWetlandAgronomyHabitatSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gradient studies of wetland forests have inferred that competition from upland tree species confines waterlogging-tolerant tree species to hydric environments. Little is known, however, about competition effects on individual-tree growth along stress gradients in wetland forests. We investigated tree growth and competition in mixed-species stands representing a waterlogging stress gradient in Fraxinus nigra Marsh. (black ash) forests in Minnesota, USA. Using competition indices, we examined how F. nigra basal area increment (BAI) responded to competition along the gradient and whether competition was size-asymmetric (as for light) or size-symmetric (as for soil resources). We modeled spatial distributions of F. nigra and associated tree species to assess how variation in species mixtures influenced competition. We found that although F. nigra BAI did not significantly differ with variations in site moisture, the importance of competition decreased as waterlogging stress increased. Competition across the gradient was primarily size-asymmetric (for light). Variation in species mixtures along the gradient was an important influence on competition. Some segregation of tree species occurred at all but the most upland site, where waterlogging stress was lowest and evidence of competition was greatest, confirming that competition from upland tree species confines F. nigra and potentially other waterlogging-tolerant species to hydric environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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