Forest composition influences how seasonal climate variables affect white spruce (<i>Picea glauca</i> (Moench) Voss) growth
Notice bibliographique
Résumé
Variation in annual white spruce growth (Picea glauca (Moench) Voss) has been shown to be dependent on weather conditions such as air temperature and moisture availability. However, questions remain about how intra-annual variation in climate variables influence annual growth, and whether stand composition and structure can influence climate conditions and the trees’ responses to weather stress. We evaluated the importance and influence of seasonal climate on growth (annual ring width increment) of 32-year-old white spruce trees in pure and mixedwood stands in northeastern British Columbia. The importance of climate variables, and their ranked order, differed between pure and mixedwood stands. Soil water potential (SWP) during spring and summer were the main factors influencing spruce growing in both pure and mixedwood stands. However, the relative importance of each variable, their direct effects, and their interactions differed between stand types. Warm springs increased spruce growth in both stands, while warm summers increased spruce growth in the pure spruce stand but decreased growth in the mixedwood stand. Spruce growth in the pure stand was positively correlated with soil water potential during spring and summer, while spruce growth in the mixedwood stand was negatively correlated. In both stand types, there was an interplay between the amount of water available in the soil and air temperature to influence annual growth. Our findings suggest stand composition influences the resilience of spruce to drought.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».