Stand density, drought, and herbivory constrain ponderosa pine regeneration pulse
Notice bibliographique
Résumé
Trees in dry forests often regenerate in episodic pulses when wet periods coincide with ample seed production. Factors leading to success or failure of regeneration pulses are poorly understood. We investigated the impacts of stand thinning on survival and growth of the 2013 cohort of ponderosa pine (Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson) seedlings in northern Arizona, United States. We measured seedling survival and growth over the first five growing seasons after germination in six stand basal areas (BAs; 0, 7, 14, 23, 34, and 66 (unthinned) m2·ha−1) produced by long-term experimental thinnings. Five-year survival averaged 2.5% and varied among BAs. Mean survival duration was longer in intermediate BAs (11 to 16 months) than in clearings and high BAs (5 months). The BAs of 7, 14, and 23 m2·ha−1 had >2600 5-year-old seedlings·ha−1. In contrast, regeneration was lower in the clearing (666 seedlings·ha−1) and failed completely in the 34 m2·ha−1 and unthinned treatments. Seedling survival was highest during wet years and lowest during drought years. Many surviving seedlings had no net height growth between years 4 and 5 because of stem browsing. Results indicate that natural regeneration of ponderosa pine is influenced by stand BA, drought, herbivory, and interactions between extreme climatic events.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».