MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4230992476 · doi:10.1139/x99-181

Influences of gap microheterogeneity on the regeneration of <i>Nothofagus pumilio</i> in a xeric old-growth forest of northwestern Patagonia, Argentina

2000· article· en· W4230992476 sur OpenAlexvenueno aff
Karin Heinemann, Thomas Kitzberger, Thomas T. Veblen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwestern UniversityNational Science Foundation
Mots-clésDeserts and xeric shrublandsNothofagusEcologyRegeneration (biology)BiologyAgroforestryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We experimentally examined the influences of within-gap environmental heterogeneity on regeneration patterns of Nothofagus pumilio (Poepp. & Endl.) Krasser near the xeric limit of its distribution in northern Patagonia, Argentina. Results from this xeric old-growth forest are compared with patterns previously described for the same species in mesic forests. Survival of N. pumilio seedlings beneath tree-fall gaps in this relatively xeric forest appears to be strongly influenced by moisture availability. Seedlings and saplings that have survived this demographic bottleneck are found at microsites where soil water potentials are higher, such as in the shady northern edges of tree-fall gaps (Ψ = -0.46 MPa compared with less than -0.6 MPa in other gap positions) and on coarse woody debris (Ψ = -0.29 MPa, compared with -0.51 MPa on the forest floor). Although gap creation in this dry N. pumilio forest is favorable to tree regeneration by releasing light resources, decreased water resources may switch the system from a light- to a water-limited system in some positions of the gap. This may explain the lack of regeneration of N. pumilio often observed after creation of large gaps towards the xeric end of its range and needs to be considered in the management of this important timber 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)0,000
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 seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations48
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207