Stand- and plot-level changes in a boreal forest understory community following wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Background: Boreal forest understory plant communities are known to be resilient to fire – the species composition of stands after a fire is quite similar to the pre-fire composition. However, we know little about recovery of individual plants within particular locations in forest stands (i.e. plot-level changes) since we usually do not have pre-fire data for plots.Aims: We wanted to determine whether species recruited into the same or different locations in a Pinus banksiana stand that experienced a severe wildfire.Methods: We used pre-existing permanent plots to evaluate the cover of understory after an unplanned wildfire.Results: Across the entire stand nine of 47 species showed a significant change in cover. The largest change in a plant functional group was in the mosses, with all species present before fire being eliminated. There was no change in species diversity or total cover. At the plot level, species composition showed a much greater change. An average of 47% of the species present in a plot before the fire were absent in the same plot after the fire, and the total species turnover in plots was 88% of the species present before the fire. The plots showed a similar shift in species composition.Conclusions: These results confirm that boreal forest communities show a high degree of resilience to fire, but within a forest stand species will be found in different locations following fire, potentially exposing them to a different set of biotic and abiotic conditions in these new locations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».