Scale and strength of oak–mesophyte interactions in a transitional oak–hickory forest
Notice bibliographique
Résumé
Forests in eastern North America are undergoing rapid compositional changes as they experience novel climate, disturbance, and pest conditions. One striking pattern is the replacement of canopy oaks (Quercus spp.) by mesic, fire-sensitive, shade-tolerant species like red maple (Acer rubrum L.). To gain insight into the successional patterns driving stand-level canopy oak replacement, we ask two questions: (i) What is the spatial association of oak and mesophyte recruitment compared with oak and mesophyte overstory individuals, and (ii) How do oaks and mesophytes differentially respond to canopy openings. We analyzed census data from a 23 ha forest plot surveyed in 2003, 2008, and 2014. We show that oak recruits are negatively associated with overstory red maples and black cherries (Prunus serotina Ehrh.), whereas mesophytic recruits were positively associated with overstory oaks. Second, we found that proximity to a dead overstory tree increased growth and survival for black cherries, increased growth for red maples, but had no effect on oaks. Black cherries and red maples are therefore better suited than oaks to take advantage of canopy openings and the moderate light available under adult oaks. These same fine scale competitive processes are contributing to canopy oak replacement across eastern North America.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».