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Enregistrement W1764859033 · doi:10.1139/b06-087

Stand age and sampling year effect on the fungal fruit body community in <i>Pinus pinaster</i> forests in central Spain

2006· article· en· W1764859033 sur OpenAlexvenueno aff
Luz Marina Fernández-Toirán, Teresa Ágreda, José Miguel Olano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessChronosequencePinus pinasterEcological successionEcologyTrophic levelBiologyGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process of fungal community succession in forests is still insufficiently known, especially in Mediterranean ecosystems. To reveal successional patterns, we studied changes in aboveground sporocarp composition in managed Pinus pinaster Ait. forests across a stand age chronosequence from 5 to more than 90 years in Soria province (Central Spain). We evaluated the effect of yearly conditions and stand age on species richness, composition, and trophic groups. All aboveground sporocarps were collected and identified in 21 plots, each measuring 150 m 2 , placed in a random stand age-stratified survey. Sampling was performed weekly in the autumn during 6 years (1997–2002). The effect of year and stand age on species richness was analysed using repeated measures analysis of variance and change in composition. Changes in community composition were evaluated via canonical correspondence analysis (CCA). The response of different trophic groups was analyzed using ANOVA with age as a fixed factor. Fungal community richness increased with stand age. This increase was related to the rise in humicolous saprotroph and mycorrhizal species. The presence of parasitic and lignicolous fungi was always very low, probably as a result of forest management. Yearly conditions exerted a stronger effect than stand age on aboveground sporocarp community richness and composition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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