White spruce regeneration thirty-nine years post-fire in the boreal mixedwoods of Duck Mountain, Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
The effects of distance to seed source, biotic (vegetation cover) and abiotic (moisture and nutrients) factors on temporal and spatial patterns of white spruce dispersal, establishment and growth were examined at two sites, 39 years post-fire. Partial Mantel tests and partial regressions were used to determine factors affecting recruitment. A growth model, based on empirical results was developed to study growth suppression. A total of 2 042 white spruce trees were aged at the base, 938 of which were also aged at 1.25 m (breast height).The first cohorts to establish (ages 25-39) were affected very little by seed source proximity. Biotic factors such as birch, Corylus cornuta and moss cover were better able to predict abundance of earlier establishing white spruce. The second cohorts to establish (ages 5-24) were most affected by seed source proximity. Abiotic factors such as topographic complexity were also able to predict abundance of later establishing white spruce, in addition to biotic factors. Based on site comparisons it was concluded that Corylus cornuta and other deciduous vegetation limit white spruce recruitment through competition and shedding of broadleaf litter, and may suppress growth, especially of later establishing white spruce. Intraspecific competition between white spruce on these sites often leads to density-dependent mortality, in addition to growth suppression.
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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 | 0,001 | 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 ».