De la communauté au voisinage : une approche fonctionnelle pour évaluer l'effet de la diversité sur la croissance individuelle des arbres
Bibliographic record
Abstract
Il existe un consensus scientifique à propos de l’existence d’une relation positive entre la diversité des espèces d’arbres et la productivité des forêts (relation diversité-productivité), en particulier lorsque les espèces sont éloignées sur le plan fonctionnel. Comme l’indique l’hypothèse de complémentarité, les différences entre les traits des espèces ont comme effet de réduire la compétition ou de favoriser la facilitation entre celles-ci. Cependant, bien que les interactions entre espèces aient lieu entre espèces voisines, peu d’études ont examiné comment la relation diversité-productivité se traduit à l’échelle du voisinage, et ce, pour différentes espèces d’arbres. Ici, j’ai utilisé les placettes permanentes du Québec, ainsi que 19 espèces d’arbres cibles pour évaluer : (1) si la relation entre la croissance des cibles et la dissimilarité de leur voisinage varie en fonction de l’espèce et de l’intensité de la compétition et (2) s’il est possible de généraliser les réponses des espèces cibles à partir de leurs traits fonctionnels. J’ai démontré que : (1) l’effet de la dissimilarité du voisinage sur la croissance des cibles est généralement positif, mais que l’importance de cet effet dépend de l’espèce et de l’intensité de la compétition, et (2) la tolérance à l’ombre des cibles explique partiellement les variations de la relation diversité-productivité observées entre espèces, les espèces intolérantes à l’ombre bénéficiant davantage de la dissimilarité de leur voisinage sous une compétition élevée. Ainsi, mes résultats : (i) soutiennent l’hypothèse de complémentarité et (ii) indiquent quelles espèces ont le plus grand potentiel de bénéficier d’un voisinage dissimilaire. Mes résultats soulignent l’importance de la dissimilarité fonctionnelle dans la relation diversité-productivité entre arbres et corroborent la généralité de cette relation, de l’échelle du voisinage à l’échelle de la forêt. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : relation diversité-productivité, hypothèse de la complémentarité, traits fonctionnels, dissimilarité fonctionelle, analyse de voisinage, compétition, croissance, forêts tempérées et boréales, arbres
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".