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Enregistrement W4220893613 · doi:10.1139/cjfr-2021-0300

Effects of interspecific competition on early growth of genetically improved white spruce in mixedwood stands in northeastern Alberta

2022· article· en· W4220893613 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dawei Luo, Philip G. Comeau, Barb R. Thomas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilAlberta-Pacific Forest Industries
Mots-clésInterspecific competitionCompetition (biology)Genetic gainAgronomyForestryBiologyEnvironmental scienceBotanyGeographyEcologyGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While deployment of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) from seed orchards is increasing in Alberta, genetic gain is only considered in pure spruce stands due to uncertainties in measuring yields in mixedwood stands. To better understand the performance of improved spruce in mixedwood stands, we compared the effects of interspecific competition on growth of improved (1.9% height gain at a 100-year rotation) and unimproved spruce in northeastern Alberta. By age 8 years the improved spruce showed no advantage over the unimproved spruce in either height (1.36 ± 0.36 m vs. 1.42 ± 0.38 m) or diameter (23.68 ± 7.33 mm vs. 25.65 ± 6.85 mm), and the largest diameter trees were found in a nutrient-poor subxeric site. A distance-independent Lorimer’s index including tree size ratio, combined with a power function, accounted for most of the growth variation in diameter and height from 2016 to 2017. The unimproved and improved spruce had different growth-competition curves across ecosites, and their height growth was less sensitive to competition than diameter growth. These results highlight several considerations for managing improved spruce, including (i) deploying higher genetic worth seedlots, (ii) developing realized gain trials with a good statistical design, and (iii) developing growth and yield functions for improved spruce in mixedwood stands.

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)0,001
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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