Relative competitiveness of nine early-successional boreal forest species associated with planted jack pine and black spruce seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Differences in yield-density models derived from an additive experimental design were used to compare the relative competitiveness of nine early-successional boreal forest plants (aster, grass, fireweed, fern, raspberry, willow, alder, birch, and aspen) on jack pine (Pinus banksiana Lamb.) and black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP). A randomized complete block split-split-plot design with three replications blocked on soil type was used. Initial density gradients were 0-4 plants/m2 for woody and 0-8 plants/m2 for herbaceous species. An a priori analytical approach that compared a full model (using linear regression analysis of 4th-year stem diameter of conifers under increasing cover and height of competitors) to various reduced models was used to assess competition. Increasing cover and (or) height of all competitors (except fern) significantly (P < 0.05) decreased conifer stem diameter. The final regression model (based on visual estimates of cover and differences in initial conifer size) accounted for 89% of the variation in stem diameter. During the years studied, both conifers responded similarly to competition, and herbaceous species were on average 28.9% more competitive than woody species. Under different growing conditions (e.g., a natural forest) the relative competitiveness of herbaceous and woody species may vary from these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».