Changes in spatial pattern of trees and snags during structural development in <i>Picea mariana</i> boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions : How do gap abundance and the spatial pattern of trees and snags change throughout stand development in Picea mariana forests? Does spatial pattern differ among site types and structural components of a forest? Location : Boreal forests dominated by Picea mariana , northern Quebec and Ontario, Canada. Methods : Data on the abundance, characteristics and spatial location of trees, snags and gaps were collected along 200 m transects at 91 sites along a chronosequence. Spatial analyses included 3TLQV, NLV and autocorrelation analysis. Non‐parametric analyses were used to analyse trends with time and differences among structural components and site types. Results : Gaps became more abundant, numerous and more evenly distributed with time. At distances of 1–4 m, tree cover, sapling density and snag density became more heterogeneous with time. Tree cover appeared to be more uniform for the 10–33 m interval, although this was not significant. Patch size and variance at 1 m were greater for overstorey than for understorey tree cover. Snags were less spatially variable than trees at 1 m, but more so at intermediate distances (4–8 m). Few significant differences were found among site types. Conclusions : During stand development in P. mariana forest, gaps formed by tree mortality are filled in slowly due to poor regeneration and growth, leading to greater gap abundance and clumping of trees and snags at fine scales. At broader scales, patchy regeneration is followed by homogenization of forest stands as trees become smaller with low productivity due to paludification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».