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Enregistrement W3014392601 · doi:10.1002/ecy.3052

Competition influences tree growth, but not mortality, across environmental gradients in Amazonia and tropical Africa

2020· article· en· W3014392601 sur OpenAlex
Danaë M. A. Rozendaal, Oliver L. Phillips, Simon L. Lewis, Kofi Affum‐Baffoe, Esteban Álvarez‐Dávila, Ana Andrade, Luiz E. O. C. Aragão, Alejandro Araujo‐Murakami, Timothy R. Baker, Olaf Bánki, Roel Brienen, José Luís Camargo, James A. Comiskey, Marie Noël Djuikouo Kamdem, Sophie Fauset, Ted R. Feldpausch, Timothy J. Killeen, William F. Laurance, Susan G. W. Laurance, Thomas Ε. Lovejoy, Yadvinder Malhi, Beatriz Schwantes Marimon, Ben Hur Marimon, Andrew R. Marshall, David Neill, Percy Núñez Vargas, Nigel C. A. Pitman, Lourens Poorter, Jan Reitsma, Marcos Silveira, Bonaventure Sonké, Trey Sunderland, Hermann Taedoumg, Hans ter Steege, John Terborgh, Ricardo Keichi Umetsu, Geertje van der Heijden, Emilio Vilanova, Vincent Antoine Vos, Lee White, Simon Willcock, Lise Zemagho, Mark C. Vanderwel

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEcology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSmithsonian Tropical Research InstituteEuropean CommissionSight Research UKNatural Environment Research CouncilGordon and Betty Moore FoundationUniversity of ReginaInstituto Nacional de Pesquisas da AmazôniaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMicrosoft Research
Mots-clésBasal areaCompetition (biology)BiomeAmazon rainforestEcologyRange (aeronautics)BiologyForest dynamicsTropicsGrowth rateEcosystemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competition among trees is an important driver of community structure and dynamics in tropical forests. Neighboring trees may impact an individual tree's growth rate and probability of mortality, but large-scale geographic and environmental variation in these competitive effects has yet to be evaluated across the tropical forest biome. We quantified effects of competition on tree-level basal area growth and mortality for trees ≥10-cm diameter across 151 ~1-ha plots in mature tropical forests in Amazonia and tropical Africa by developing nonlinear models that accounted for wood density, tree size, and neighborhood crowding. Using these models, we assessed how water availability (i.e., climatic water deficit) and soil fertility influenced the predicted plot-level strength of competition (i.e., the extent to which growth is reduced, or mortality is increased, by competition across all individual trees). On both continents, tree basal area growth decreased with wood density and increased with tree size. Growth decreased with neighborhood crowding, which suggests that competition is important. Tree mortality decreased with wood density and generally increased with tree size, but was apparently unaffected by neighborhood crowding. Across plots, variation in the plot-level strength of competition was most strongly related to plot basal area (i.e., the sum of the basal area of all trees in a plot), with greater reductions in growth occurring in forests with high basal area, but in Amazonia, the strength of competition also varied with plot-level wood density. In Amazonia, the strength of competition increased with water availability because of the greater basal area of wetter forests, but was only weakly related to soil fertility. In Africa, competition was weakly related to soil fertility and invariant across the shorter water availability gradient. Overall, our results suggest that competition influences the structure and dynamics of tropical forests primarily through effects on individual tree growth rather than mortality and that the strength of competition largely depends on environment-mediated variation in basal area.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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