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Enregistrement W3012369898 · doi:10.1139/cjfr-2019-0343

Effects of overstory competition on canopy recruitment patterns of naturally regenerated longleaf pine on two site types

2020· article· en· W3012369898 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick J. Curtin, Benjamin O. Knapp, Steven B. Jack, Lance A. Vickers, David R. Larsen, James M. Guldin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyCompetition (biology)UnderstoryBasal areaEcologyForest managementDeserts and xeric shrublandsForestryGeographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent interest in continuous cover forest management of longleaf pine (Pinus palustris Mill.) ecosystems raises questions of long-term sustainability because of uncertainty in rates of canopy recruitment of longleaf pine trees. We destructively sampled 130 naturally regenerated, midstory longleaf pines across an 11 300 ha, second-growth longleaf pine landscape in southwestern Georgia, United States, to reconstruct individual tree height growth patterns. We tested effects of stand density (using a competition index) and site quality (based on two site classifications: mesic and xeric) on height growth and demographics of midstory trees. We also compared height growth of paired midstory and overstory trees to infer stand regeneration and recruitment dynamics. In low-density stands, midstory trees were younger and grew at greater rates than trees within high-density stands. Midstory trees in low-density stands were mostly from a younger regeneration cohort than their paired overstory trees, whereas midstory–overstory pairs in high-density stands were mostly of the same cohort. Our results highlight the importance of releasing midstory longleaf pine trees from local competition for sustained height growth in partial-harvesting management systems. They also demonstrate patterns of long-term persistence in high-density stands, indicating flexibility in the canopy recruitment process of this shade-intolerant tree species.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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